阿里巴巴阿里国际-高级推荐算法工程师(预估方向)-北京
社招全职2年以上技术类-算法地点:北京状态:招聘
任职要求
1. 计算机科学/机器学习/CV/NLP等相关专业本科及以上学历,硕士或博士优先; 2. 熟练掌握Python编程,具备扎实的机器学习理论基础,熟悉常见的推荐系统算法,熟悉TensorFlow或…
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工作职责
1. 优化多国家、多场景、多目标的推荐预估模型提升推荐效果,包括不限于数据分析、模型开发、模型上线,针对具体问题的模型设计和开发,模型最终上线和部署; 2. 结合海量的用户行为数据、场景多场景数据和商品供给数据等进行深入分析,持续挖掘预估算法提效的机会点; 3. 针对特定问题能进行定制化的模型优化,同时负责模型部署和实验部署,拿到最终业务结果; 4. 关注推荐系统领域最新研究成果和技术动态,引入适合业务场景的前沿算法。
包括英文材料
机器学习+
https://www.youtube.com/watch?v=0oyDqO8PjIg
Learn about machine learning and AI with this comprehensive 11-hour course from @LunarTech_ai.
https://www.youtube.com/watch?v=i_LwzRVP7bg
Learn Machine Learning in a way that is accessible to absolute beginners.
https://www.youtube.com/watch?v=NWONeJKn6kc
Learn the theory and practical application of machine learning concepts in this comprehensive course for beginners.
https://www.youtube.com/watch?v=PcbuKRNtCUc
Learn about all the most important concepts and terms related to machine learning and AI.
NLP+
https://www.youtube.com/watch?v=fNxaJsNG3-s&list=PLQY2H8rRoyvzDbLUZkbudP-MFQZwNmU4S
Welcome to Zero to Hero for Natural Language Processing using TensorFlow!
https://www.youtube.com/watch?v=R-AG4-qZs1A&list=PLeo1K3hjS3uuvuAXhYjV2lMEShq2UYSwX
Natural Language Processing tutorial for beginners series in Python.
https://www.youtube.com/watch?v=rmVRLeJRkl4&list=PLoROMvodv4rMFqRtEuo6SGjY4XbRIVRd4
The foundations of the effective modern methods for deep learning applied to NLP.
学历+
Python+
https://liaoxuefeng.com/books/python/introduction/index.html
中文,免费,零起点,完整示例,基于最新的Python 3版本。
https://www.learnpython.org/
a free interactive Python tutorial for people who want to learn Python, fast.
https://www.youtube.com/watch?v=K5KVEU3aaeQ
Master Python from scratch 🚀 No fluff—just clear, practical coding skills to kickstart your journey!
https://www.youtube.com/watch?v=rfscVS0vtbw
This course will give you a full introduction into all of the core concepts in python.
推荐系统+
[英文] Recommender Systems
https://www.d2l.ai/chapter_recommender-systems/index.html
Recommender systems are widely employed in industry and are ubiquitous in our daily lives.
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1.迭代召回及相关性算法能力,深入理解用户意图、挖掘广告内容信息,提升广告匹配效率 2.优化点击率、转化率模型效果,利用丰富的内容和用户行为数据,并结合实际业务场景,提升模型预估准确度 3.优化广告策略算法建设,深入理解广告机制,在智能出价、拍卖机制等方向上迭代策略,提升广告主投放体验 4.跟踪学习相关领域前沿进展,探索新技术在实际业务场景中的落地
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