高德地图高德-推荐算法 Leader（LBS方向）-信息算法专项
任职要求
1.计算机及相关专业本科以上学历，五年以上推荐或搜索相关工作经验，两年以上算法团队管理经验; 2.熟悉数据挖掘、机器学习、深度学习算法，有推荐系统召回、排序、多目标优化、CTR 预估等实际工程经验；有 LBS 场景或大规模在线推荐优化经验者优先; 3.熟悉 Python 及 C/C++ 语言进行离线或在线代码开发…
工作职责
1.负责 LBS 场景下智能推荐引擎的整体算法架构设计与技术研发，应用推荐系统相关机器学习/深度学习/图神经网络/大模型等技术提升系统效果与用户体验； 2.负责推荐系统召回、相关性、排序、多目标优化等模块的研究与优化，包括特征工程、模型训练、在线推理等全链路工作； 3.分析海量用户位置轨迹与行为数据，挖掘时空关联模式，构建用户画像、POI 特征和上下文感知的推荐策略，并持续优化； 4.带领并管理算法团队，制定技术发展规划与团队目标，指导成员完成算法研发、效果评估和业务落地。
1.负责 LBS 场景下智能推荐引擎的整体算法架构设计与技术研发，应用推荐系统相关机器学习/深度学习/图神经网络/大模型等技术提升系统效果与用户体验； 2.负责推荐系统召回、相关性、排序、多目标优化等模块的研究与优化，包括特征工程、模型训练、在线推理等全链路工作； 3.分析海量用户位置轨迹与行为数据，挖掘时空关联模式，构建用户画像、POI 特征和上下文感知的推荐策略，并持续优化； 4.带领并管理算法团队，制定技术发展规划与团队目标，指导成员完成算法研发、效果评估和业务落地。
1、负责抖音同城Feed中生活服务的内容推荐算法，共同搭建业界领先的推荐系统，建设健康的生活服务内容生态； 2、理解生活服务业务和用户在同城场景的需求，将最前沿的短视频、直播推荐技术技术应用到抖音的本地生活业务场景，优化用户体验促进业务发展； 3、研究方向包含且不局限于：深度学习、图神经网络、多任务学习、时空建模、Learning To Rank、模型压缩和加速、多模态技术、推荐大模型等，结合业务的实际问题来做技术探索； 4、同产品、运营等团队紧密合作，探索算法在同城方向的落地场景。
1、负责抖音同城Feed中生活服的内容推荐算法，共同搭建业界领先的推荐系统，建设健康的生活服务内容生态； 2、理解生活服务业务和用户在同城场景的需求，将最前沿的短视频、直播推荐技术技术应用到抖音的本地生活业务场景，优化用户体验促进业务发展； 3、研究方向包含且不局限于：深度学习、图神经网络、多任务学习、时空建模、Learning To Rank、模型压缩和加速、多模态技术、推荐大模型等，结合业务的实际问题来做技术探索； 4、同产品、运营等团队紧密合作，探索算法在同城方向的落地场景。
1、开发和迭代CTR预估模型和竞价策略，提升用户增长广告投放点击率、转化率、ROI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、图神经网络等算法和系统提升预估效果； 3、通过召回排序等推荐算法，改善增长广告用户在快手的产品体验。