百度推荐策略高级研发工程师(Push排序方向)(J85504)
社招全职MEG地点:北京状态:招聘
任职要求
-精通机器学习、深度学习等算法,熟练掌握大规模数据处理技术、具备复杂业务场景下的AB实验设计与归因分析能力 -优秀的…
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工作职责
-负责Push推荐系统的核心策略设计与优化,包括但不限于召回、排序、重排、机制等环节,提升推送内容的点击率、转化率及用户体验 -探索多目标学习(如CTR、时长、留存、GMV等多目标平衡)、实时个性化推荐、深度强化学习等前沿技术,提升推送效果 -针对Push场景特性,优化时效性内容分发、择时场景化分发、用户疲劳度控制等关键问题 -持续学习和调研先进技术和行业动态,关注竞品发展,以技术先进性驱动业务发展
包括英文材料
机器学习+
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Learn about machine learning and AI with this comprehensive 11-hour course from @LunarTech_ai.
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Learn Machine Learning in a way that is accessible to absolute beginners.
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Learn the theory and practical application of machine learning concepts in this comprehensive course for beginners.
https://www.youtube.com/watch?v=PcbuKRNtCUc
Learn about all the most important concepts and terms related to machine learning and AI.
深度学习+
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Interactive deep learning book with code, math, and discussions.
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1.负责美团-团购频道的搜/推算法策略迭代,优化用户搜推体验,提升频道转化率; 2.应用大规模机器学习算法,优化查询理解、相关性、召回、粗排、精排、重排等算法模块; 3.深入思考产品业务价值,参与制定及落实团队在技术、业务等多维度演进方案; 4.与前后端工程、产品、数据等团队密切合作,实现高质量的产品和解决方案。
更新于 2025-04-03北京
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1.负责百亿级流量&千万级物料的广告检索引擎系统的研发工作,保障服务的高可用、高性能; 2.负责设计和实现易用&高效的广告检索架构,支撑算法&产品在多团队、多业务、多策略、多模型场景的高效迭代; 3.负责系统C++基础设施建设,提升系统开发效率;
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1、参与携程国际化业务用户增长相关的算法研究和策略研发; 2、和产品、运营和工程等团队深度合作,洞察算法策略的机会点并落地实施,提升新用户承接、老用户提频和流失用户召回等场景的业务效果; 3、针对携程国际化业务,探索和迭代个性化推荐技术,在EDM营销和App个性化推送等场景落地应用; 4、基于海量用户行为和商品数据,使用数据挖掘等技术,建立并持续迭代用户画像和商品理解等技术系统; 5、利用多模态理解和AIGC能力,实现营销素材的自动化生成,提升总部和各个国家/地区当地运营团队的工作效率。
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