滴滴推荐算法工程师(J250226010)
任职要求
1. 本科及以上学历，计算机科学、数学等相关专业，有1-3年的算法工作经验，有实际项目经验者优先 2. 熟练掌握Python/GoLang/C++等编程语言，具备扎实的数据结构和算法基础 3. 深入理解机器学习和深度学习算法，熟悉业界主流的推荐算法，并能熟练应用于实际场景 4. …
工作职责
1. 负责滴滴国际化外卖业务推荐算法的迭代与优化，强化用户体验，提高推荐转化率，合理调控流量分发确保内容精准触达目标用户 2. 深入研究和分析用户行为数据，挖掘用户兴趣和需求，构建用户画像，为推荐算法提供数据支持 3. 探索和应用前沿的机器学习、深度学习算法，推动推荐算法的创新和升级 4. 与产品/业务团队紧密合作，及时响应产品需求变化，为业务增长提供有力支撑 5. 监测和分析推荐系统的性能指标，及时发现并解决问题，持续优化推荐算法的效果
1，流量分发策略设计：深入研究国际化端内业务场景，包括出行，外卖，金融等，结合用户行为数据，设计智能流量分发策略，实现流量价值最大化，提升核心业务转化率与用户参与度。 2，算法模型研发与优化：主导端内流量分发相关的搜索、推荐算法模型的研发，运用机器学习、深度学习等技术，持续优化算法效果，提高流量分发的精准度、实时性与召回率，保障流量高效触达目标用户。 3，数据驱动决策：通过对用户画像、流量来源与去向等数据的深度分析，挖掘流量分发潜在问题与优化方向，建立数据监控与评估体系，为算法迭代提供有力支撑。 4，跨部门协作落地：与产品、运营团队紧密配合，将业务需求转化为可落地的算法方案，根据业务目标动态调整流量分发策略；与工程团队协作，完成算法模型的部署与上线，确保系统稳定运行。 5，前沿技术探索：关注行业内流量分发、搜索推荐领域的前沿技术与研究成果，结合端内业务需求，探索新技术的应用场景，推动技术创新与业务发展。
负责搜索/NLP相关的算法工作，包括但不限于： 1、搜索query理解，包括纠错、同义词、term weight和意图识别等 2、suggestion 召回/排序/重排，query推荐等 3、搜索召回、相关性、精排和重排等排序策略开发
1、参与亿级用户规模的电商推荐优化，提升内容电商观看时长、点击率、转化率、GMV、LTV等核心指标； 2、通过深度学习领域的研发工作，包括但不限于深度模型设计与优化、强化学习、迁移学习、图神经网络等的算法和系统提升预估效果； 3、通过推荐算法机制优化电商流量结构和GMV结构，促进电商生态的健康发展。
1、参与亿级用户规模的电商推荐优化，提升包括商品推荐(首页猜你喜欢)、内容推荐(直播、短视频)在内的泛货架电商的GMV、订单量、用户留存等核心指标； 2、通过深度学习领域的研发工作，包括但不限于生成式推荐、LLM4Rec、超大规模序列建模、多任务学习、长期价值建模等算法和系统提升预估效果； 3、持续关注前沿技术发展方向，参与推荐系统架构的长期技术演进与技术攻坚； 4、通过推荐算法机制优化电商流量结构和GMV结构，促进电商生态的健康发展。