新浪微博推荐算法高级工程师-北京

-参与百度APP等多产品线的综合Feed流推荐系统核心策略的研发工作 -通过对数据的敏锐洞察，深入挖掘产品潜在价值和需求，通过技术创新推动产品成长 -在个性化推荐的场景下，将人工智能前沿技术与业务相结合，使百度Feed流推荐成为更懂用户、更贴心的产品 -负责业界领先推荐算法的调研和评估，通过超大规模深度学习、进化学习等技术对产品目标建模

1、负责抖音推荐Feed&同城Feed里生活服务相关视频、图文、直播的推荐，建设繁荣健康的生活服务内容生态； 2、将最前沿的机器学习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、Learning to rank等，结合业务的实际问题来做好技术的探索和研究； 4、和产品、运营等团队紧密合作，探索算法在本地生活业务上的落地场景，影响产品发展方向，甚至可以深度分析短视频对本地生活行业的影响，通过调整算法策略来促进行业的发展和变革。

1、在这里，能接触字节跳动最新、业界前沿的推荐技术，能经历超大规模机器学习系统与推荐系统的全栈开发； 2、能够通过利用前沿技术优化抖音推荐Feed的核心模块，包括排序模型，多目标，召回，冷启动，探索等； 3、目前主要的研究方向包括：深度图神经网络，序列化学习，智能深度索引，深度强化学习，learning to rank，多任务学习，模型压缩与加速，automl，多模态推荐等。

1、利用字节跳动最新、业界前沿的推荐技术，参与机器学习系统与推荐系统的全栈开发； 2、参与前沿技术优化抖音推荐的核心模块，包括排序模型，多目标，召回，冷启动，混排，探索等； 3、探索和实现面向UGC图文分发目标的手段，包括搜推联动、基于标签的兴趣分发系统、兴趣互动分发导向等。