哔哩哔哩资深推荐算法工程师（生态方向）

推荐算法工程师服务于哔哩哔哩主站的内容推荐，包括feed流推荐和相关推荐等场景。我们期望使用机器学习，数据挖掘等手段，提升这些场景的推荐效果。 1.负责推荐核心算法研发，提升用户体验，提高业务转化效率； 2.与产品/运营/数据等相关团队密切合作，驱动推荐业务快速迭代； 3.解决具体场景问题，包括新用户的推荐效果，生态机制，多样性策略等。

1.负责携程商旅酒店搜索、排序、广告收益等场景下个性化推荐算法和机制研发； 2.结合业务特点落地和创新，改善用户体验&提升业务效果； 3.聚焦召回、排序、重排机制等方向。

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。

1、参与抖音生活服务业务在商家和商品增长、经营、生态相关方向的算法工作； 2、ToB推荐算法：为平台数百万商家做商品、内容、案例等优质供给的推荐，提升平台牵引有效性； 3、GMV数值预估和诊断归因：建模深度回归模型预估ROI/GMV数值，并做反向蒸馏归因的白盒化诊断能力； 4、Uplift增效建模：搭建商家经营任务系统架构并通过Uplift增效建模技术手段实现Action2GMV的预估； 5、经营自动化：结合强化学习、大模型生成能力和Agent能力，建设AI化产品和自动化托管能力。