米哈游推荐算法负责人（用增方向）
任职要求
1、计算机、统计学、数学或相关专业硕士及以上学历，5 年以上互联网推荐/搜索/广告相关算法经验；具备2年以上团队管理经验者优先； 2、掌握扎实的计算机科学基础知识 (数据结构/算法/网络等) ，具备优秀的编码能力 (至少熟练掌握 C++/Java/Python 等一种主流开发语言)，熟悉常见的大数据开发工具(Spark/Hive/Hadoop/Flink等)，熟悉至少一种神经网络框架（Tensorflow，Pytorch）； 3、机器学习基础理论扎实，熟悉常用的算法模型（如CF、FM、Word2vec、L…
工作职责
1、主导大规模推荐系统的架构设计、迭代优化与落地，通过个性化推荐、分发策略、用户/内容理解等核心技术，驱动社区内容发布量与创作者规模持续增长，繁荣作者生态； 2、深入理解游戏用户行为与内容消费路径，构建并优化游戏内UGC内容等关键场景的推荐系统，提升优质UGC的曝光效率与创作者激励机制，显著改善用户内容消费体验，助力用户增长与留存； 3、从复杂业务场景中抽象核心算法问题，将机器学习、深度学习等前沿技术有效应用于推荐系统，持续探索推荐与用户增长的结合点，推动技术沉淀与业务边界拓展； 4、负责推荐方向的建设及技术规划，协同产品、运营、数据等多方团队，制定可量化的增长目标，通过数据驱动的方式评估推荐策略效果，并快速迭代优化。
1、制定算法和工程团队0-1搭建计划，并且落地； 2、负责当前广告系统的持续迭代和优化模型效果，以及搜推方案的把关； 3、深入理解游戏玩家群体，持续挖掘算法驱动业务的增长点，并推动落地。
我们是淘天集团淘宝用户算法团队，致力于通过外投广告算法、商品推荐算法、权益激励算法及消息触达策略的深度融合，驱动淘宝用户的高效增长与长期价值提升。团队聚焦用户全生命周期管理，以大规模机器学习、序列建模、因果推断、运筹优化等为核心技术引擎，在获客效率、增量GMV和用户LTV等关键指标上持续突破。 我们正在寻找在搜推广建模、增量效果预估、因果推断与决策优化等方面有深厚积累的同学，共同打造业界领先的用户增长算法体系。 核心职责： 1. 用户增量建模：搭建手淘最细粒度的用户画像体系，训练高精度CTR/CVR/GMV/LTV/LT等预估模型，让“未来价值”可预测、可运营。 2. 因果推断与Uplift建模范式创新：针对红包、优惠券、消息推送等干预动作，构建高精度的多目标Uplift模型体系，精准识别“因果增益人群”；探索基于Meta-Learner、Uplift Transformer、Deep Causal Network等前沿方法的工业级落地实践。 3. 个性化权益分发机制创新：主导互动红包、平台补贴、优惠券等多样化权益的发放策略设计与算法迭代，推动从“规则驱动”向“模型驱动”的演进，探索个性化、实时化、智能化的激励分配机制，最大化单位资源撬动的GMV与用户转化。
1. 负责哈啰两轮出行领域，用户增长相关的算法策略设计与优化，包括但不限于：用户画像体系建设、新用户转化率提升、用户激活与留存模型、裂变增长策略等。 2. 基于用户行为数据，构建精准的LTV（用户生命周期价值）预测模型、流失预警模型及分层运营策略。 3. 设计并实现高效的推荐算法、补贴发放策略或激励体系，平衡用户体验与平台增长目标。 4. 深入分析A/B实验数据，迭代算法模型，驱动用户规模与质量的持续增长。 5. 探索前沿增长技术（如因果推断、强化学习等），推动算法在业务场景中的创新落地。
1、负责飞猪旅行行业的推荐、用增、补贴、营销相关场景优化，例如：猜你喜欢、百亿补贴、智能营销、拉新等； 2、根据用户行为习惯和兴趣进行召回、排序等通用推荐算法创新与改进，建立探索和预测机制，优化人货场的匹配效率。 3、围绕酒店行业的搜索推荐、增长营销、补贴定价、供应链等多个方向进行算法的研发，提高酒店、交通、度假等多行业的经营效率和转化率。 4、围绕搜索推荐、因果推断、智能定价、推荐、时序预测等方向构建横向通用的算法能力。