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职位详情

• 北京
• 不限
• 硕士

• Python
• TensorFlow/PyTorch
• 计算机相关专业
• 推荐系统相关经验
• 算法工程化经验

工作内容 1、负责改进大规模深度学习模型为核心的推荐系统，涵盖从候选到召回/粗排/精排/重排全链路多目标模型的各项工作； 2、负责搜索推荐召回和排序，超大规模的推荐业务下的召回，排序，重混排模型，针对不同的营销场景分人群优化； 3、负责电商场景中的红包、优惠券等权益发放机制以及因果推断技术在推荐系统领域的应用。 4、运用机器学习、因果推断、运筹优化等技术，对用户行为进行深入分析，优化营销人群圈选，红包定价，权益增益建模等问题，提升电商场景权益发放的体验和推荐效率。 5、关注和研究新的因果推kanzhun断等领域的技术进展，积极探索在此领域的科研问题和业界的先进方法，并将其应用于实际业务场景； 6、充分理解营销权益设计背后的商业逻辑，与产品经理、运营团队及其他技术团队密切合作，结合实际应用场景，提供全面的技术解决方案。 任职kanzhun要求 1、具直聘备扎实的Python编程能力，熟悉TensorFlow或PyTorch框架。 2、对推荐系统有深入理解，能够独立进行算法研发和优化。 3、具有算法工boss程化经验，能够将算法有效地部署和应用于实际场景。