Soul APP推荐算法工程师-校招
任职要求
1. 计算机等相关专业优先。 2. 在校有一定的算法模型经验、数据分析、大数据处理经验优先 3. 熟悉C++/Python/Java其中一种…
工作职责
1. 负责Soul业务算法的优化工作，包括群聊、社交业务、push等业务场景的召回、粗排、精排模型优化工作。 2、紧跟业内动态，了解图模型、序列化建模、深度学习等前沿模型的使用和落地。 3. 数学、编程功底扎实、具有良好的业务分析能力，能进行数据分析、洞察。算法上线等能力。 4. 结合实际的业务场景进行算法开发、落地。
-利用深度学习和机器学习技术，持续提升爱奇艺推荐的用户体验； -与各个团队紧密合作，在不同的产品场景上进行实验并优化深度学习模型，提升业务指标； -在高影响力的环境中快速迭代实验并推动算法上线； -持续关注推荐系统领域的行业趋势。
-利用深度学习和机器学习技术，持续提升爱奇艺推荐的用户体验； -与各个团队紧密合作，在不同的产品场景上进行实验并优化深度学习模型，提升业务指标； -在高影响力的环境中快速迭代实验并推动算法上线； -持续关注推荐系统领域的行业趋势。
社区推荐： 1、负责推荐技术的落地；实现个性化推荐，分发策略，用户理解，内容理解等方向的技术突破； 2、沉淀社区推荐技术，并探索业务的边界。能够从复杂的业务环境中抽象出清晰具体的技术问题，并将机器学习等推荐技术有效应用于小红书App社区图文及视频推荐，提升海量用户体验，Inspire Life； 3、与各部门（包括并不限于产品，基础技术等）的同事一起深入交流合作，共同迭代和优化社区信息流推荐产品。 广告推荐： 1、负责广告系统核心算法研发，包括展示&搜索CTR/CVR模型、流量策略、出价策略、广告主自动化投放算法； 2、优化商家投放体验，包括冷启动、投放稳定性、新客留存等方向，不断引入更多商家预算； 3、优化广告召回、出价策略、排序模型等算法模块，增强电商广告流量匹配效率。 电商推荐： 1、参与交易个性化推荐技术的优化，通过深度学习、迁移学习、跨域表征、多任务学习等技术提升分发匹配的效率，让每个用户可以快速准确的发现好货； 2、能够从复杂的业务环境中抽象出清晰具体的技术问题，将机器学习等推荐技术有效应用于小红书App社区图文及视频推荐，提升海量用户的交易与浏览体验； 3、基于电商交易业务，进行模型和算法创新，与各部门（包括并不限于产品，业务中台等）的同事一起深入交流合作，打造业界领先的推荐算法。 增长推荐： 1、负责用户增长各环节的算法策略研发，通过算法策略优化提升个性化触达、外投广告、个性化内容分发、用户画像等效果； 2、负责个性化推荐业务召回、排序等算法研发，持续优化用户拉新和拉活各个环节的算法效率； 3、负责广告投放算法工作，通过个性化预估模型和运筹优化等算法，实现对用户的精准触达和出价，提升广告投放效率； 4、负责用户消息触达等相关算法工作，通过推送等触达提升用户规模。
1、参与广告投放全链路算法优化，包括但不限于用户定向模型、智能出价策略、创意优选机制及效果归因体系的研发与迭代； 2、通过数据分析挖掘广告转化规律，构建预测模型提升投放效率与 ROI； 3、协同产品、工程团队落地算法方案，推动业务指标增长。