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• 深度学习
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工作内容 1. 商品供给：通过数据挖掘、供需洞察等方法，优化抖音电商平台的商品供给结构，提升大盘供给丰富性、多样性及竞争力；结合大语言模型（LkanzhunLM）深入理解商品与商家分层，助力电商业务的精细化运营和效果优化； 2. 大促营销：基于传统树模型（如XGBoost、LightGBM）和深度学习模型（如DNN、Transformer），构建选品算法预测销量、GMV等优化选品策略，提升抖音电商大促活动及营销频道kanzhun的业务效果； 3. 策略优化：运用大模型、机器学习和数据分析洞察，深入研究平台治理流程，构建智能化的治理策略，优化治理域业务效果，提高平台健康度和用户信任度kanzhun； 4. 因果推断：运用因果推断技术（DAG、PSM、IV、DID等），分析供给侧策略优化对业务目标的影响，挖掘核心驱动因素；构建因果关系网络，寻找关键的策略优化方向和北极星指标，为业务决策提供科学依据。 职位要求 1. 教育背景：计算机、统计学、数学、经济学等相关专业，硕士及以上学历； 2. 编程能力：熟练使用Python、SQL进行数据处理和建模，掌握PyTorch、kanzhunTensorFlow等常用深度学习框架； 3. 沟通协作：沟通表达能力较好，能快速理来自BOSS直聘解业务需求并参与跨团队协作，推动数据驱动的策略优化落地； 4. 技术能力：(熟悉掌握以下一项或更多) 数据挖掘：熟练掌握机器学习、深度学习建模方法（如XGBoost、深度网络等），在销量预测、目标预估等方面有实践经验； 大语言模型：熟悉Transformer、GPT、BERT等预训练模型的应用，并具备一定的文本理解、信息抽取、标签生成等经验； 因果推断：熟练掌握因果推断相关方法（如RCT、DAG、PSM、DID），具备业务策略优化相关经验，能独立完成因果分析实验和策略评估； 数据分析：具备优秀的数据洞察力，能够基于业务需求进行数据分析、策略挖掘，并推动策略优化落地； 大数据处理：熟悉Hadoop、Spark、Flink等分布式计算框架，具备大规模数据处理经验；