工作职责：
负责用户推荐架构、算法和基础服务的设计、研发和持续优
搭建大规模召回、排序系统和机器学习模型，提供高效可靠的线上服务；
通过用户行为数据、推荐的情景分析，开发和完善推荐策略。
观测策略规则对推荐效果的影响，结合badcase分析，改善推荐效果指标。
深入理解关系链和用户行为，改进召回策略与排序公式，提升用户价值和粘性。
参与特征工程、排序学习等模型和算法的持续优化和研究，持续提升产品体验和商业价值。
职位要求：
具备很强的工程及编码能力，能独立实现和调优算法，熟悉Linux开发环境，熟练掌握python, JAVA
两年以上数据挖掘与机器学习应用经验，有推荐、广告／营销、调度、搜索等领域丰富的实战经验
对常用机器学习算法(如：GBDT、MLR、LR、FM、NN等)有较好的理解及实践经验，有深度学习经验更佳
熟练掌握机器学习算法原理，能熟练运用机器学习、自然语言处理、深度学习、运筹优化、强化学习等模型解决有挑战性的问题；
有海量数据处理和并行计算开发经验,熟悉Hadoop、Storm、Spark等技术者优先；
能够快速阅读、理解和实践国外前沿论文，善于思考、乐于分享
沟通能力强，具有优秀的分析问题和解决问题的能力，对解决具有挑战性问题充满激情，有较强的抗压能力
目标导向，数据驱动，善于结合具体业务场景，分析与解决有挑战性的问题；
欢迎投简历至：xuyansong@ke.com※ 修改:·suhuanzhen66 于 Jan 9 11:01:23 2020 修改本文·[FROM: 210.12.157.*]
※ 来源:·水木社区
http://www.newsmth.net·[FROM: 210.12.157.*]
修改:suhuanzhen66 FROM 210.12.157.*
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