岗位职责：
负责搜索/推荐系统的算法优化，包括召回、排序、重排等核心环节，提升用户点击率、转化率、停留时长等核心指标。
应用深度学习（如BERT、Transformer）、图算法（GNN）、强化学习等技术优化个性化推荐和搜索相关性。
结合用户行为数据、内容画像和上下文信息，构建精准的用户兴趣模型和内容理解模型。
跟踪业界前沿技术（如大模型在搜索推荐中的应用），推动算法在业务场景落地。
与工程团队协作，实现算法的高效部署和线上AB测试迭代。
任职要求：
学历/专业：计算机、数学、统计学等相关专业硕士及以上学历。
技术能力：
熟练掌握Python/Java/C++，熟悉TensorFlow/PyTorch等框架。
熟悉经典排序模型（LR、GBDT、FM/FFM）、深度学习模型（DIN、DeepFM、YouTube DNN等）。
熟悉召回策略（协同过滤、向量检索、双塔模型等）。
熟悉大数据工具（Hadoop/Spark/Flink）和特征工程流程。
经验要求：
3年以上搜索/推荐算法经验，有电商、内容平台、广告推荐背景优先。
有大规模数据处理和分布式系统经验者优先。
加分项：
顶会论文（SIGIR、KDD、RecSys等）或专利。
熟悉多模态（文本/图像/视频）内容理解。