成都·武侯区
职位详情
岗位定位 ：本岗位负责联想 eService 部门智能推荐系统与业务预测平台的设计与落地，聚焦于构建高质量的推荐算法（知识推荐、专家推荐、解决方案推荐）和精准的业务预测模型（工单量预测、需求预测、趋势分析）。要求具备从数据分析、特征工程、模型训练到生产部署的全流程实战经验，能够通过机器学习技术提升客户服务体验与运营效率
岗位职责：
1、设计并实现智能推荐算法，包括知识文章推荐、技术专家推荐、解决方案推荐，提升问题解决效率与客户满意度。
2、构建推荐模型全流程，从用户行为分析、物品特征提取、召回策略、排序模型到效果评估，实现精准个性化推荐。
3、优化推荐效果指标，持续提升点击率（CTR）、转化率、覆盖率、多样性等核心指标。
4、开发工单量预测模型，基于历史数据与外部因素（节假日、产品发布、营销活动）预测未来工单趋势，支持资源规划与调度优化。
5、构建需求预测系统，分析客户需求变化趋势，为产品改进与服务策略提供数据支持。
6、实现实时监控与预警，识别异常波动并及时告警，帮助团队快速响应突发情况。
7、负责模型上线与服务化，封装推理 API，确保高并发场景下的稳定性与低延迟响应。
8、建立 A/B 测试与效果评估机制，持续迭代优化模型效果，验证算法改进的业务价值。
9、监控模型性能与数据质量，及时发现并处理数据漂移、模型退化等问题。
任职要求：
1、计算机、数学、统计学等相关专业，本科及以上学历；
2、核心技术能力：
• 精通 Python，熟练使用 scikit-learn、pandas、numpy 等数据科学库；
• 熟悉推荐算法：协同过滤、矩阵分解、深度学习推荐模型（Wide&Deep、DeepFM、DIN 等）；
• 掌握时序预测方法：ARIMA、Prophet、LSTM、Transformer 等，能够处理季节性、趋势性数据；
• 熟悉特征工程：特征提取、特征选择、特征交叉，理解业务场景与数据特点。
3、工程能力：
具备生产级代码开发经验，编写可维护、可扩展的代码；
熟悉 SQL 与数据库操作（PostgreSQL / MySQL），能进行数据分析与查询优化；
了解模型部署流程，使用过 Flask / FastAPI 封装 API 服务；
4、业务理解与协作：
1）能够将业务问题转化为机器学习问题，理解推荐场景与预测需求；
2）良好的沟通能力，可与产品、工程团队协作，推动项目落地；
3）英语读写能力，能阅读技术文档与论文；
加分项：
• 熟悉 TensorFlow / PyTorch，有深度学习推荐模型实战经验；
• 了解 MLOps 工具（MLflow / Weights & Biases），有模型实验管理经验；
• 熟悉 Docker / Kubernetes，有容器化部署经验；
• 有电商、客服或 SaaS 平台推荐系统开发经验；
• 有开源项目贡献或技术博客输出；
• 了解强化学习在推荐系统中的应用。
备注：需要现场面试！必备技能：python+ML+英语阅读
岗位职责：
1、设计并实现智能推荐算法，包括知识文章推荐、技术专家推荐、解决方案推荐，提升问题解决效率与客户满意度。
2、构建推荐模型全流程，从用户行为分析、物品特征提取、召回策略、排序模型到效果评估，实现精准个性化推荐。
3、优化推荐效果指标，持续提升点击率（CTR）、转化率、覆盖率、多样性等核心指标。
4、开发工单量预测模型，基于历史数据与外部因素（节假日、产品发布、营销活动）预测未来工单趋势，支持资源规划与调度优化。
5、构建需求预测系统，分析客户需求变化趋势，为产品改进与服务策略提供数据支持。
6、实现实时监控与预警，识别异常波动并及时告警，帮助团队快速响应突发情况。
7、负责模型上线与服务化，封装推理 API，确保高并发场景下的稳定性与低延迟响应。
8、建立 A/B 测试与效果评估机制，持续迭代优化模型效果，验证算法改进的业务价值。
9、监控模型性能与数据质量，及时发现并处理数据漂移、模型退化等问题。
任职要求：
1、计算机、数学、统计学等相关专业，本科及以上学历；
2、核心技术能力：
• 精通 Python，熟练使用 scikit-learn、pandas、numpy 等数据科学库；
• 熟悉推荐算法：协同过滤、矩阵分解、深度学习推荐模型（Wide&Deep、DeepFM、DIN 等）；
• 掌握时序预测方法：ARIMA、Prophet、LSTM、Transformer 等，能够处理季节性、趋势性数据；
• 熟悉特征工程：特征提取、特征选择、特征交叉，理解业务场景与数据特点。
3、工程能力：
具备生产级代码开发经验，编写可维护、可扩展的代码；
熟悉 SQL 与数据库操作（PostgreSQL / MySQL），能进行数据分析与查询优化；
了解模型部署流程，使用过 Flask / FastAPI 封装 API 服务；
4、业务理解与协作：
1）能够将业务问题转化为机器学习问题，理解推荐场景与预测需求；
2）良好的沟通能力，可与产品、工程团队协作，推动项目落地；
3）英语读写能力，能阅读技术文档与论文；
加分项：
• 熟悉 TensorFlow / PyTorch，有深度学习推荐模型实战经验；
• 了解 MLOps 工具（MLflow / Weights & Biases），有模型实验管理经验；
• 熟悉 Docker / Kubernetes，有容器化部署经验；
• 有电商、客服或 SaaS 平台推荐系统开发经验；
• 有开源项目贡献或技术博客输出；
• 了解强化学习在推荐系统中的应用。
备注：需要现场面试！必备技能：python+ML+英语阅读
2026-05-15 14:19
IP属地：四川成都
职位福利
本科5-10年
中科软科技股份有限公司
已上市 · 10000人以上
鱼泡安全保障
如遇到办证收费、刷单、传销、诱导买车等违规行为，请立即向鱼泡直聘投诉举报投诉举报 >
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