vivo推荐算法工程师

1、负责抖音支付相关业务推荐算法工作，和产品、运营紧密合作，深度理解业务发展，共同制定长短期业务目标； 2、将前沿的机器学习技术应用到抖音支付场景业务，提高匹配的效率，持续优化用户的支付产品体验； 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、learning to rank等，结合业务的实际问题做好技术的探索和研究。

岗位职责： 1. 方向一：负责应用商店、游戏中心推荐系统的算法设计与优化，包括但不限于应用APP推荐、游戏APP推荐、游戏内容推荐等场景 2. 方向二：负责信息流类型内容产品的推荐系统开发与优化 3.对推荐算法有着较为全面的认知，了解各类推荐领域相关算法，能够自主负责整套推荐系统架构的设计与算法开发工作 4.跟踪和研究推荐算法的前沿技术，如大模型推荐等，并将其应用于实际业务中，推动推荐系统的创新和升级 5.与业务团队紧密合作，根据业务需求和市场变化，不断调整和优化推荐策略，提高推荐效果和用户体验

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。