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職位描述
1、負(fù)責(zé)金融終端信息流推薦相關(guān)算法設(shè)計與技術(shù)規(guī)劃，包括但不限于技術(shù)規(guī)劃、 case 分析、數(shù)據(jù)挖掘、特征工程、模型開發(fā)、召回策略、排序策略等；
2、以推薦算法為核心技術(shù)棧，基于海量用戶行為并對用戶長短期興趣畫像進行建模，搭建并改進基于超大規(guī)模機器學(xué)習(xí)模型的推薦系統(tǒng)，通過用戶的表征學(xué)習(xí)，圖模型，多任務(wù)多目標(biāo)建模等技術(shù)提升信息匹配效率；
3、負(fù)責(zé)主推薦場景的流量機制分配、冷啟動、用戶增長等策略設(shè)計與應(yīng)用；
4、探索前沿的 NLP、信息推薦等熱門前沿技術(shù)，應(yīng)用到實際業(yè)務(wù)場景中。
任職資格
1、本科及以上學(xué)歷優(yōu)先，計算機、軟件工程、統(tǒng)計學(xué)、數(shù)學(xué)等專業(yè)優(yōu)先；
2、具有3年以上推薦算法經(jīng)驗，熟練掌握推薦系統(tǒng)相關(guān)算法和技術(shù)，如協(xié)同過濾、基于內(nèi)容的推薦、混合推薦等；有信息流推薦項目經(jīng)驗者優(yōu)先，有興趣探索、用戶增長經(jīng)驗者加分，有大規(guī)模推薦系統(tǒng)優(yōu)化經(jīng)驗者優(yōu)先；
3、熟悉 Linux 環(huán)境，熟練掌握 Java/Python/C ，熟悉目前常見的機器學(xué)習(xí)或者深度學(xué)習(xí)框架中的一個或者多個： Spark， Pytorch， XGBoost， Caffe， Tensorflow 等；
4、能夠從關(guān)鍵數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)核心算法問題和確定解決方案；
5、有跨部門合作項目的經(jīng)驗，良好的業(yè)務(wù)判斷能力和溝通能力，善于溝通和解決沖突，熱愛學(xué)習(xí)鉆研技術(shù)，擁有良好的抗壓和團隊合作能力。