电商推荐算法-【流量策略方向】

职位描述

1、参与亿级用户规模的电商推荐优化，提升电商推荐的多目标排序效率，以及电商与其他业务间的混合排序效率；

2、负责机器学习模型优化，包括但不限于深度学习、强化学习、因果推断等，负责机制策略算法优化，包括但不限于调控策略、多目标优化策略、uplift策略、混排机制等，实现电商流量效率的最大化；

3、跟踪业界深度学习、强化学习、博弈出价等领域进展，并结合应用场景快速实验和调优。

任职要求

1、硕士及以上学历，计算机相关专业；

2、熟悉C++，Python等编程语言，良好的逻辑思维能力，优秀的编码能力，扎实的数据结构和算法功底；

3、熟悉常用机器学习算法，包括机器学习、最优化、因果推断、强化学习等算法原理及应用，有扎实的基础；

4、良好的逻辑思维能力，优秀的分析和解决问题的能力，善于沟通和思考，责任心强，具有很好的团队协作能力。

加分项：

1、有推荐系统、机器学习、自然语言理解、计算广告及博弈出价相关领域工作或实习经验；

2、在NIPS、ICML、ACL、SIGKDD、RECSYS、WSDM、WWW等相关国际顶级会议上有文献发表；

3、具备大规模电商推荐算法经验者优先。