快手数据挖掘/算法工程师（POI方向）-【数据平台】
任职要求
1、一年以上数据挖掘或机器学习相关经验； 2、扎实的编程基础，精通至少一门编程语言， 有大数据计算和分布式算法开发经…
工作职责
1、整合海量多维数据，进行全站数据挖掘，构建用户画像体系、时空知识体系，并搭建全站核心数据资产管理平台； 2、深入业务场景，利用全站海量多维数据，综合运用统计和数据挖掘/机器学习的方法，探索平台新的业务增长点，为各类业务系统提供特征和模型支撑； 3、深度参与归因分析、异常检测、知识图谱等专题类建设工作。
1. 负责地图场景搜索推荐引擎构建与开发。 2. 负责地图场景文本分类、命名实体识别、文本相似度等NLP模块开发。 3. 负责地图场景搜索、推荐场景排序优化。 4. 负责地图场景大模型智能搜索开发与应用。 5. 跟踪大模型、机器学习、数据挖掘等方向的前沿算法，承担技术框架建设和落地实施优化。
1、参与基于滴滴海量用户行为数据的上下车点推荐系统构建，包括召回，精排模型的优化等 2、参与基于大模型的POI数据建设，通过对多模态数据、地理位置、用户行为和LLM、NLP技术结合，打造最精准的POI数据体系 3、参与目的地检索推荐技术研发，包括向量召回、精排模型、检索agent等技术迭代。
团队介绍：抖音生活服务依托抖音POI（Point of Interest）、短视频、直播、搜索等，以“激发线下生意，丰富美好生活”为使命，致力于成为最值得信赖的生活服务平台，为用户提供更丰富、独特的生活体验，为合作伙伴提供包容且公平的健康营商生态。 截至2024年底，抖音生活服务业务已覆盖370多个城市，有动销的合作门店数量超过610万家。抖音生活服务将继续携手生态伙伴，为用户提供值得心动的商品和服务。 1、参与生活服务团购Tab和同城Tab的算法工作，共同搭建业界领先的推荐系统，持续提升用户体验； 2、深入理解业务和机器学习技术，优化模型&策略，持续提升推荐效果； 3、深入理解用户行为，场景外信息迁移，优化用户浏览、下单效率和体验； 4、参与推荐大模型方向的技术迭代和演进，通过模型复杂化、生成式等探索，满足生活服务用户在中心场的需求； 5、和产品、运营团队紧密合作，通过对产品和用户的深入理解和分析，帮助生活服务长期繁荣发展。
我们需要NLP方向和推荐方向的算法专家，负责对地图生产资料、互联网情报、搜索日志、用户反馈等非结构化文本进行分析和信息抽取，负责理解高德用户的到达行为，融合人地大数据，构建知识图谱和智能推理能力，打通数据生产和前台业务，使得用户获得更加智能的出行和服务体验。 1、参与和负责POI产线的NLP算法部分，包括POI的NLP基础功能服务、多模态名称融合生成、名称质检模块、名称纠错模块等； 2、搭建POI的NLP基础服务平台，实现以POI为核心实体的地图数据图谱，为高德的POI搜索、推荐业务提供完备信息； 3、配合其他POI采集、挖掘、调度、聚合业务，建模NLP任务，提供准确且有效的NLP信息； 4、积极地探索和研究NLP的应用和认知领域，结合地图场景，提供更加全面且完备的服务； 5、参与和负责POI的XGC业务，包括相关性召回、各级转化率模型，提升用户的答题率，答题的转化率模型； 6、积极地挖掘高德的人地相关性，推动用户与POI问题的推荐逻辑，提升高德场景的搜推基建和技术。