推荐算法岗位职责

CDG-AMS-商业推荐部

26届校招暂时满，欢迎社招同学、25届毕业同学投递

岗位职责
1. 负责腾讯视频、新闻、浏览器、QQ:**********、TME等平台的广告收益分析与效果提升。涵盖广告与内容混合排序算法的迭代优化，广告推荐模型（如点击率、转化率、双塔结构）的特征工程与模型架构调优，以及个性化展示样式的智能优选策略设计。
2. 参与机器学习前沿技术的研究及其在广告推荐场景的应用落地，例如强化学习在推荐系统中的实践探索、大模型技术的实际部署、多场景统一建模与跨场景迁移学习等方向，推动先进技术与实际业务深度融合。

岗位要求
1. 熟悉C/C++、Python编程语言，具备扎实的编码实现与问题调试能力；
2. 具备良好的数据结构与算法基础，深入理解机器学习、深度学习核心原理，熟练使用tensorflow/pytorch等主流框架；
3. 具备较强的沟通协作能力和逻辑分析能力，热爱技术，勇于面对复杂挑战；
4. 在推荐系统、搜索或广告相关领域有真实项目经验并实现算法落地；
5. 有强化学习、大模型相关技术优化实践经验者优先考虑。
【工作内容】1. 负责腾讯视频、新闻、浏览器、QQ:**********、TME等平台的广告收益分析与效果提升。涵盖广告与内容混合排序算法的迭代优化，广告推荐模型（如点击率、转化率、双塔结构）的特征工程与模型架构调优，以及个性化展示样式的智能优选策略设计。
2. 参与机器学习前沿技术的研究及其在广告推荐场景的应用落地，例如强化学习在推荐系统中的实践探索、大模型技术的实际部署、多场景统一建模与跨场景迁移学习等方向，推动先进技术与实际业务深度融合。
【基本条件】1. 熟悉C/C++、Python编程语言，具备扎实的编码实现与问题调试能力；
2. 具备良好的数据结构与算法基础，深入理解机器学习、深度学习核心原理，熟练使用tensorflow/pytorch等主流框架；
3. 具备较强的沟通协作能力和逻辑分析能力，热爱技术，勇于面对复杂挑战；
4. 在推荐系统、搜索或广告相关领域有真实项目经验并实现算法落地；
5. 有强化学习、大模型相关技术优化实践经验者优先考虑。

深度参与游戏语音社交APP的推荐系统研发，针对语音房、UGC 动态等场景，利用先进的算法手段提升用户在社区内的互动（连麦、评论、点赞）和消费时长，保障分发逻辑兼顾效率与社交生态平衡。岗位职责召回体系建设：负责推荐系统中的多路召回设计与实现，确保结果的多样性与准确性算法开发与迭代： 负责推荐系统中排序（Ranking）阶段的具体模型开发，应用精排模型（如 DeepFM, DIN 等）提升业务指标。多目标优化落地： 负责多任务学习（MTL）模型的训练与调优，平衡点击率（CTR）与互动率（互动、时长、留存），确保推荐内容符合社交社区调性。用户/内容特征工程：针对语音社交场景，提取并加工用户行为特征、社交关系链特征及语音内容标签，持续提升模型对用户兴趣捕捉的准确性。实验与闭环：独立设计并执行A/B Test实验，对实验结果进行严谨的统计分析，并根据反馈快速迭代算法策略。工程协同：与后台工程师紧密配合，参与特征实时化建设和模型工程化部署，确保算法逻辑在海量高并发场景下稳定运行。

这个职位是关于将在线课程推荐给相适应的职场人士。大概的方向是：
一、一方面对课程打标：
1.用户上传课程手动输入的课程关键词
2.用户上传课程的文字信息，如标题，简介，课程详情介绍，讲师主讲领域等
3.课程被学习时，学员的关键信息，如学员的岗位，从业经验等
基于以上详细方面，自动滚动给课程打标，以用于给相关标签学员推荐课程。
二、另一方面给学员用户打标：
1.基于学员自己选择的学习兴趣分类
2.基于学员的从业岗位、职级等
3.基于学员的其他客观信息，如性别，年龄等
4.基于学员在学内容情况、搜索关键词等行为信息
基于以上相关信息自动给学员用户打标。
三、将用户标签和学员标签匹配，滚动调整用户和课程的标签，实现在线课程的算法推荐，提升学员用户的学习动力，提升企业整体学习效率、效果。
要求：本科，有成熟过往项目经历。其他的可直接私信详聊。