岗位信息
工作职责∶
1、负责各业务场景下推荐策略设计、算法框架构建，以及推荐算法效果持续提升。
2、负责用户行为分析、用户建模等策略分析和制定，完善标签体系、用户画像等，不断优化深度推荐系统。
3、参与探索更多强化学习、机器学习等技术应用场景，结合平台业务特点进行定制化算法模型优化，为用户提供更多优质推荐服务，提升用户使用体验。
岗位要求∶
1、两年以上推荐系统设计、构建、完善等实践经验，具有0-1推荐系统实现能力。
2、深刻理解计算机算法和机器学习，具备相应的编程开发能力。
3、熟悉推荐和排序常见算法，熟练使用主流机器学习算法模型，具备较强的数据处理能力，能将业务问题转化为相关的优化问题并落地解决。
4、具备较好的业务理解和逻辑思维能力，能够基于复杂的业务场景建模和设计优化算法。
5、能够适应个人充分准备表达自身想法、团队集思广益共同决策、方案实现实践验证的沟通、讨论、决策氛围。
6、勤于思考，对于分析问题、挖掘需求、不断优化能够乐在其中。
加分项:
1. 有丰富的 TensorFlow、Caffe 等使用经验。
2. 参加过 KDD-CUP,ACM-ICPC,MCM/ICM,KAGGLE 等并取得较好成绩。
3. 熟悉协同过滤，逻辑回归，树集成模型，双塔模型等。
4. 熟悉 CF/FM/DNN/Word2Vec/GBDT等。
5. 熟练使用 Hive/Hadoop/Spark/Flink 等，有1T级别或以上数据处理经验。
6. 喜欢研究开源新技术。
