百度推荐算法工程师（J79621）
任职要求
- 具备较强的基础开发能力，熟悉python和C++，对算法设计有深刻理解和实践经验，在推荐/搜索/广告/内容理解等领域有工作经验更佳。 - 具备较强的数据分析能力和逻辑思维能力，能够从关键数据中发现核心算法问题和确定解决方案。 - 具备较强的团队合作精神和主动沟通意识，能够在日常工作中自驱务实的完成既定工作目标。 - 具备强烈的求知欲和上进心，善于学习和运用领域新方法解决实际问题
工作职责
- 负责综合信息流推荐系统的核心算法的研究与优化，涉及多模态语义理解、多目标用户行为建模、公平性建模与偏差消解、差异化群体推荐等领域 - 设计和实现多个大规模信息流产品的完整策略系统，结合用户研究、行业研究持续提升新产品的核心竞争力 - 持续迭代推荐系统领域的先进方法和解决方案，并落地到多个业务场景中驱动核心指标提升 - 参与NLP/信息检索/推荐系统等多领域的前沿技术研究，与经验丰富的团队技术专家一起学习和成长
-负责综合信息流推荐系统的核心算法的研究与优化，涉及多模态语义理解、多目标用户行为建模、公平性建模与偏差消解、差异化群体推荐等领域 -设计和实现多个大规模信息流产品的完整策略系统，结合用户研究、行业研究持续提升新产品的核心竞争力 -持续迭代推荐系统领域的先进方法和解决方案，并落地到多个业务场景中驱动核心指标提升 -参与NLP/信息检索/推荐系统等多领域的前沿技术研究，与经验丰富的团队技术专家一起学习和成长
1、负责抖音支付相关业务推荐算法工作，和产品、运营紧密合作，深度理解业务发展，共同制定长短期业务目标； 2、将前沿的机器学习技术应用到抖音支付场景业务，提高匹配的效率，持续优化用户的支付产品体验； 3、研究方向包含且不局限于：深度学习、图神经网络、多任务学习、learning to rank等，结合业务的实际问题做好技术的探索和研究。
岗位职责： 1. 方向一：负责应用商店、游戏中心推荐系统的算法设计与优化，包括但不限于应用APP推荐、游戏APP推荐、游戏内容推荐等场景 2. 方向二：负责信息流类型内容产品的推荐系统开发与优化 3.对推荐算法有着较为全面的认知，了解各类推荐领域相关算法，能够自主负责整套推荐系统架构的设计与算法开发工作 4.跟踪和研究推荐算法的前沿技术，如大模型推荐等，并将其应用于实际业务中，推动推荐系统的创新和升级 5.与业务团队紧密合作，根据业务需求和市场变化，不断调整和优化推荐策略，提高推荐效果和用户体验
1.参与大规模用户的电商推荐算法优化，提升点击率.购买率等核心指标； 2.参与大规模深度学习的技术研发工作，包括但不限于深度学习模型设计与优化.强化学习.迁移学习.图神经网络等的算法和系统研发等； 3.分析海量用户行为数据，增加有效的模型特征，挖掘用户兴趣，优化排序机制策略。