成都·武侯区
职位详情
岗位职责
1. 推荐系统开发
• 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
• 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
• 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
2. 业务预测与时序分析 / Business Forecasting & Time Series Analysis
• 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
• 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
• 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
3. 模型部署与优化 / Model Deployment & Optimization
• 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
• 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
• 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
必备条件
1. 教育与经验
• 计算机、数学、统计学等相关专业本科及以上学历
• 3-5 年机器学习相关工作经验，有推荐系统或时序预测项目经验
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 / Engineering Skills
• 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 / Business Understanding & Collaboration
• 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
• 良好的沟通能力，可与产品、工程团队协作，推动项目落地
• 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
创造力与持续学习
• 关注推荐系统与时序预测领域的最新技术动态，评估新算法的应用价值
• 定期进行实验总结与效果复盘，沉淀建模经验与优化技巧
• 积极参与技术分享与团队协作，推动知识传递与创新
• 善于用数据驱动决策，通过可视化清晰呈现分析结果
1. 推荐系统开发
• 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
• 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
• 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
2. 业务预测与时序分析 / Business Forecasting & Time Series Analysis
• 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
• 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
• 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
3. 模型部署与优化 / Model Deployment & Optimization
• 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
• 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
• 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
必备条件
1. 教育与经验
• 计算机、数学、统计学等相关专业本科及以上学历
• 3-5 年机器学习相关工作经验，有推荐系统或时序预测项目经验
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 / Engineering Skills
• 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 / Business Understanding & Collaboration
• 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
• 良好的沟通能力，可与产品、工程团队协作，推动项目落地
• 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
创造力与持续学习
• 关注推荐系统与时序预测领域的最新技术动态，评估新算法的应用价值
• 定期进行实验总结与效果复盘，沉淀建模经验与优化技巧
• 积极参与技术分享与团队协作，推动知识传递与创新
• 善于用数据驱动决策，通过可视化清晰呈现分析结果
2026-06-26 13:10
IP属地：四川成都
职位福利
本科3-5年机器学习深度学习英语推荐算法Python
北京联和利泰科技股份有限公司
不需要融资 · 1000-9999人
工作地址
鱼泡安全保障
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