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- 推荐系统相关经验
1.参与信息流产品召回算法落地及调优算法,基于但不限于cf、mf、ffm、w2v、swing、n2v、deepwalk、LINE、EGES、dssm等算法迭代整体召回策略;
2.参与信息流精排、粗排模型的相关优化工作,构建工业级的百亿特征、千亿样本的大规模实时模型;参与特征工程的系统迭代,建模刻画用户的长短期兴趣;
3.参与信息流整体展现机制的设计开发工作,建立 rerank-model,并通过 MMR、DPP等算法优化线上多样性;设计合理的 e&e 机制,提升推荐系统的新颖性;
4.参与相关推荐业务场景的策略优化工作,通过召回、排序建模带来用户体验的提升,提升 推荐准确率;
职位要求:
1.计算机相关专业背景本科及以上学历,扎实的算法和数据结构基础,优秀的编码能力,出色的数学分析能力;
2.对推荐系统有深入了解,对信息流推荐有很深的业务理解;
3. 熟悉 c++、java、python语言,熟悉 linux 开发环境及 tensorflow 等主流机器学习框架;
4.熟悉常用的机器学习方法,如有算法落地调优经验。
认证资质
胡女士
竞争力分析
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更新于:2024-09-30