岗位描述:
- 负责在线音乐领域的推荐系统的架构与优化,对召回,排序,预测评估等关键技术项能深入研究并推动持续优化;
- 负责用户画像体系,用户兴趣迁移模型以及社群属性挖掘相关探索及实现;
- 负责整体算法架构的阶段目标设立,算法灰度,效果对比评估,从发现问题并提出合理化解决方案推进整体推荐系统不断完善;
- 负责根据机器学习行业发展以及业务自身数据变化,主动优化现有推荐系统架构。
岗位要求:
- 硕士及以上学历, 计算机,统计,信息,数学等相关专业毕业优先;
- 在机器学习领域具备优秀的理论基础及工作经验,具备在线内容类推荐系统架构、在线广告系统、搜索排序、Feeds 排序相关工作经验优先;
- 扎实的编程和算法实现能力,精通 C/C++/JAVA / Python 至少一门编程语言;
- 沟通能力佳,抗压能力强,能够在不同阶段的建立合理的数据和口碑驱动目标,能够在推荐系统的问题表象与实际隐藏问题中理清思路并以强大的自驱力不断挑战推荐质量。
联系方式: [email protected]