工作职责：
1、负责优化与系统构建，设计并优化个性化推荐系统全链路（召回/粗排/精排/重排），提升CTR/CVR等核心指标，应用深度学习技术（如DIN、DIEN、ESMM等模型）改进推荐效果，构建用户画像体系及标签系统，实现精准兴趣建模；
2、负责数据挖掘与特征工程，分析用户行为数据，挖掘潜在兴趣模式与商业价值，处理海量结构化/非结构化数据，完成特征提取与降维；
3、负责业务协同与创新，与产品运营团队协作制定推荐策略，平衡用户体验与商业目标，探索强化学习、多任务学习等前沿技术在推荐场景的应用。
任职要求：
2026年或2025年未落实就业单位的应届毕业生，计算机/数学/统计等相关专业，博士学历优先。
1、有搜索/推荐/计算广告/NLP的项目或者实习经验者优先；
2、具有数据敏感度、跨部门协作能力和技术文档撰写能力；
3、精通Python语言，掌握TensorFlow/PyTorch等深度学习框架及Spark等分布式计算工具，有大模型算法项目经验优先；
4、熟练掌握协同过滤、矩阵分解等传统算法。