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崗位職責 1. ?算法研發(fā)與優(yōu)化: - 負責搜索/推薦場景的算法策略研發(fā)，包括但不限于召回、排序、冷啟動、重排等核心環(huán)節(jié)的設計與迭代； - 優(yōu)化特征工程與模型架構，探索多任務學習、模型壓縮與加速等前沿技術，提升系統(tǒng)性能與效率； - 結(jié)合業(yè)務需求，開發(fā)個性化推薦算法（如基于用戶行為、內(nèi)容理解的混合推薦模型），提升點擊率、轉(zhuǎn)化率等核心指標。 2. ?數(shù)據(jù)分析與問題挖掘: - 通過數(shù)據(jù)分析定位業(yè)務痛點，提出算法改進方案，例如用戶興趣挖掘、長尾內(nèi)容覆蓋等; - 監(jiān)控算法上線效果，設計A/B實驗并分析結(jié)果，推動算法持續(xù)迭代。 3. ?技術落地與協(xié)作: - 與工程團隊協(xié)作，完成算法的線上部署與性能調(diào)優(yōu)，確保高并發(fā)場景下的穩(wěn)定性； - 參與跨部門需求對接，將算法能力輸出至搜索推薦、廣告投放、內(nèi)容理解等業(yè)務場景。 任職要求: 1. 專業(yè)背景: - 計算機、數(shù)學、統(tǒng)計學等相關專業(yè)碩士及以上學歷，5年以上搜索/推薦算法經(jīng)驗 - 扎實的機器學習與深度學習基礎，熟悉LR、GBDT、DNN、Transformer等模型原理及實踐 2. ?技術能力: - 精通Python/C++，熟悉TensorFlow/PyTorch等框架，具備大規(guī)模數(shù)據(jù)處理經(jīng)驗（Hive/Spark優(yōu)先） - 熟悉主流推薦系統(tǒng)架構（如雙塔模型、多興趣網(wǎng)絡），有召回/排序算法優(yōu)化經(jīng)驗者優(yōu)先 - 熟悉自然語言處理（NLP）、多模態(tài)內(nèi)容理解等技術，能夠結(jié)合文本、圖像等數(shù)據(jù)提升推薦效果 - 熟練掌握Python/Java，熟悉主流深度學習框架（PyTorch/TensorFlow），? - 有LLM微調(diào)經(jīng)驗（如LoRA、Prompt Tuning）或AIGC項目經(jīng)驗者優(yōu)先； - ?深入理解Elasticsearch/Lucene底層原理，具備搜索系統(tǒng)搭建、性能調(diào)優(yōu)及分詞插件開發(fā)經(jīng)驗； - 熟悉大模型技術棧（如LangChain、向量數(shù)據(jù)庫、RAG），?能設計基于LLM的搜索增強或推薦冷啟動方案； - 掌握多模態(tài)生成模型（如Stable Diffusion、Sora）或?qū)υ捘Ｐ停ㄈ鏛LaMA、ChatGLM）的應用方法。 3. ?領域知識: - 熟悉傳統(tǒng)搜索技術與大模型增強的混合架構，?了解BM25、DPR、ColBERT等檢索算法與LLM的協(xié)同方案； - 對生成式模型的倫理風險、內(nèi)容安全機制有基本認知。