成都
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核心职责
1.推荐与算法系统实施
-负责推荐系统全链路开发（召回、排序、重排），设计多目标优化策略（CTR、用户体验）。
-构建CTR预估模型，优化用户点击行为预测能力。
2.数据与特征工程*
-构建用户画像、商品/广告特征库，挖掘用户实时行为（点击、浏览、购买）的深层关联。
-开发特征交叉、Embedding表示学习方法，提升CTR模型对稀疏数据的泛化能力。
3.算法优化与实验
-搭建A/B测试框架，验证模型对CTR、广告收入、用户留存等指标的影响。
-解决冷启动、数据稀疏性、长尾流量分发问题。
任职要求：
1.技术能力
-扎实的机器学习基础，熟悉LR、GBDT、深度学习等算法，精通CTR预估模型（如Wide&Deep、DeepFM,满足其一即可）。
-熟练使用Python/Scala/Java，掌握TensorFlow/PyTorch框架，熟悉Spark/Flink等大数据工具。
-熟悉推荐系统全链路（召回→排序→重排）,有实践经验。
2.项目经验
-3年以上推荐/搜索算法经验，有CTR优化案例（如提升幅度≥10%）。
-熟悉数据驱动方法论，能通过归因分析、漏斗分析定位业务瓶颈。
3.综合能力
-逻辑清晰，能快速理解业务需求并转化为算法策略。
-有团队协作意识，适应跨部门（产品、数据、工程）高效沟通。
加分项：
1.熟悉广告算法
2.理解电商/B2B平台用户行为特点，熟悉商品推荐、广告变现的商业逻辑
1.推荐与算法系统实施
-负责推荐系统全链路开发（召回、排序、重排），设计多目标优化策略（CTR、用户体验）。
-构建CTR预估模型，优化用户点击行为预测能力。
2.数据与特征工程*
-构建用户画像、商品/广告特征库，挖掘用户实时行为（点击、浏览、购买）的深层关联。
-开发特征交叉、Embedding表示学习方法，提升CTR模型对稀疏数据的泛化能力。
3.算法优化与实验
-搭建A/B测试框架，验证模型对CTR、广告收入、用户留存等指标的影响。
-解决冷启动、数据稀疏性、长尾流量分发问题。
任职要求：
1.技术能力
-扎实的机器学习基础，熟悉LR、GBDT、深度学习等算法，精通CTR预估模型（如Wide&Deep、DeepFM,满足其一即可）。
-熟练使用Python/Scala/Java，掌握TensorFlow/PyTorch框架，熟悉Spark/Flink等大数据工具。
-熟悉推荐系统全链路（召回→排序→重排）,有实践经验。
2.项目经验
-3年以上推荐/搜索算法经验，有CTR优化案例（如提升幅度≥10%）。
-熟悉数据驱动方法论，能通过归因分析、漏斗分析定位业务瓶颈。
3.综合能力
-逻辑清晰，能快速理解业务需求并转化为算法策略。
-有团队协作意识，适应跨部门（产品、数据、工程）高效沟通。
加分项：
1.熟悉广告算法
2.理解电商/B2B平台用户行为特点，熟悉商品推荐、广告变现的商业逻辑
2026-06-24 13:06
IP属地：四川成都
成都购商云汇信息技术股份有限公司
不需要融资 · 100-499人
工作地址
鱼泡安全保障
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