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工作职责：
1. 负责小红书搜广推多场景排序模型优化，提升时长、互动、留存等核心指标；
2. 分析海量用户行为数据，挖掘用户兴趣，优化排序模型；
3. 通过超大规模机器学习模型和系统，使用先进的排序算法优化推荐效果。
任职资格：
1. 本科以上学历，计算机及相关专业，3年以上搜广推相关经验；
2. 具有扎实的c++、python等编程功底，以及扎实的数据结构和算法功底；
3. 熟悉常用机器学习在推荐系统的应用理论，包括但不限于深度学习、迁移学习、多任务学习等算法和系统研发等；
4. 熟悉tensorflow等深度学习框架，熟悉业界主流大规模机器学习工程架构，有大规模搜广推系统的排序落地经验；
具备以下条件者优先：
1. 有优秀的工程架构能力；
2. 在国际顶级会议（Recsys、KDD、NIPS、WWW、ICML、SIGIR、AAAI等）以第一作者发表过高水平论文；
3. 有内容、新闻、短视频等行业的大规模推荐系统研发经验;
4. 有TB级稀疏模型训练策略优化/千亿级特征挖掘及交互/多目标优化/模型轻量化方向的落地经验
所发职位不全，手上职位非常多，欢迎咨询！
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