网易高级推荐算法工程师

1、负责推荐业务中排序策略相关的算法研发工作，涉及lazada推荐全场景业务板块 2、通过多目标校准、上下文重混排、多目标融合、跨场景策略、分人群策略等相关算法研发与优化，实现流量效率与用户体验的提升； 3、通过大模型等前沿技术创新应用，实现推荐算法迭代体系的突破；

具体职责包括但不限于： 1、负责深度学习、搜索推荐、自然语言处理领域的技术研发工作；负责1688推荐产品相关的召回，排序，策略等算法的设计和技术规划，直接上手迭代APP首页推荐算法。 2、负责推荐领域前沿问题的探索与研究，包括结合LLM&多模态技术在未来推荐实际应用场景的落地，提供全面的技术解决方案。 3、负责多场景的用户表征学习，兴趣发现性推荐，内容冷启等场景内的应用落地，对整个推荐系统架构进行迭代升级。 4、负责提供分人群行业化的增长策略，沉淀行业解决方案，协助拓展业务边界，非常适合有较强业务sense的同学。

-参与Feed推荐系统核心模块研发，设计并持续优化召回推荐算法，提高推荐准确性和个性化 -参与机器学习、深度学习、生成式推荐领域的技术研发工作，包括但不限于图神经网络、强化学习、迁移学习 -通过推荐漏斗分析，制定并优化召回算法策略，提升推荐效果 -推荐各类机制建设，业界创新性算法的调研和落地

-参与Feed推荐系统核心模块研发，设计并持续优化互动推荐算法，提高推荐准确性和个性化，增强用户互动体验。 -通过互动数据分析挖掘用户行为规律，制定并调整推荐策略，提升推荐效果。 -深入理解评论生成、精调评论生成模型、prompt优化，并与跨部门团队紧密合作，将推荐算法与业务需求结合，优化互动区产品体验。 -关注技术前沿，引入新技术，推动推荐算法的创新与优化。