vivo推荐算法工程师

1.参与大规模用户的电商推荐算法优化，提升点击率.购买率等核心指标； 2.参与大规模深度学习的技术研发工作，包括但不限于深度学习模型设计与优化.强化学习.迁移学习.图神经网络等的算法和系统研发等； 3.分析海量用户行为数据，增加有效的模型特征，挖掘用户兴趣，优化排序机制策略。

1.负责优惠券推荐算法，参与召回，排序和重排策略相关工作；利用多目标、用户行为序列、多场景等技术提高模型的精度，促进业务增长； 2.负责智能营销、动态定价、折扣等算法，包括红包、优惠券、因果推断定价和资源运筹优化等； 3.持续跟进业界前沿算法和创新应用，包括不限于因果推断、模型可解释、大语言模型等在智能营销的应用。

1.负责优化小布助手个性化推荐算法，利用机器学习，深度学习，LLM等前沿技术，提升用户体验和业务价值。 2.深度结合小布助手的实际场景，与产品运营、数据、后端等联动，推动上下游数据、埋点、功能打通和全链路优化。

1、负责vivo应用商店下的游戏app的分发推荐工作，提高游戏分发效率； 2、负责CPC OCPX广告推荐业务的推荐算法工作，提升收入和用户体验； 3、负责推荐算法流程下的召回、粗排、精排、出价、机制策略等的研发和探索； 4、探索海量数据下的深度学习建模方法，探索复杂问题的系统设计和分析路径；