【工作职责】
-算法开发与优化:负责开发和优化图文内容推荐以及社交工具用户匹配推荐算法,提高推荐系统的准确性和用户满意度
-数据分析:分析用户行为数据,理解用户偏好,基于数据分析结果不断调整推荐策略
-模型训练与评估:负责推荐模型的训练、测试和评估,使用适当的评估指标监控模型性能,并针对性地进行优化
-特征工程:进行特征提取和特征选择,设计有效的特征来提升模型的预测能力
-多样性与公平性:确保推荐系统在提供相关性的同时,也能保持内容和用户推荐的多样性与公平性
-最新技术调研:持续跟踪推荐系统和机器学习领域的最新研究成果和技术动态,探索可能的应用场景
-团队合作:与产品、数据分析和工程团队紧密合作,共同优化推荐策略,实现业务目标
【任职资格】
-教育背景:计算机、数学或统计学相关专业本科及以上学历在校生,可尽快到岗位,线下实习3个月及以上,每周至少出勤4天
-技术技能:
1 熟练掌握至少一门编程语言,如Python或Scala
2 理解常用的推荐系统算法(如协同过滤、基于内容的推荐、深度学习推荐模型)
3 有使用主流机器学习和深度学习框架(如PaddlePaddle、TensorFlow、PyTorch、scikit-learn)的经验者优先
-数据处理能力:具备良好的数据处理能力,熟悉SQL或其他数据查询语言,能够处理和分析大规模数据集
-分析和解决问题的能力:具有较强的逻辑思维能力,能够独立分析问题并提出解决方案
-学习能力:具备快速学习新技术和新知识的能力,对机器学习和推荐系统有浓厚的兴趣
-沟通和团队合作能力:良好的沟通技巧和团队协作精神,能够在跨职能团队中有效工作
-创新思维:具有创新思维,对于改进产品和解决复杂问题有热情
加分项:
-有相关项目经验,尤其是在图文内容推荐或社交网络用户匹配领域的实践经验
-发表过相关领域的论文或参与过相关科研项目
-对大数据技术栈(如Hadoop、Spark)有一定了解和使用经验