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拼多多拼多多搜推机制策略工程师

社招全职技术类地点:上海状态:招聘

任职要求


1、计算机或软件工程相关专业,有机器学习相关经验;
2、在推荐,搜索,广告等大规模分发系统中有一定的实战经验;
3、熟悉Linux系统,熟练使用Java/C++其中任一编程语言,有TF/Hadoop/Spark/等大数数据和机器学习平台经验;
4、有较好的数理基础和逻辑思维能力,热爱思考,较好的主动性和沟通协作能力。

加分项
1、有个性化推荐、广告、信息检索自然语言处理机器学习等相关领域研究或者项目实践经验;
2、在KDD、NeurIPS、WWW、SIGIR、WSDMICML、IJCAI、AAAI、RecSys等会议发表过论文,或者有过数据挖掘/机器学习相关的竞赛经历。

工作职责


1、负责优化拼多多全站GMV和收入等关键业务指标;
2、负责优化搜索\推荐的排序机制策略,包括混排/重排/机制公式等方面。
包括英文材料
机器学习+
Linux+
Java+
C+++
Hadoop+
Spark+
信息检索+
NLP+
NeurIPS+
WSDM+
ICML+
RecSys+
数据挖掘+
相关职位

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社招3年以上技术类

1、负责拼多多推荐\搜索的rankscore设计。 2、负责拼多多推荐\搜索的广告混排策略设计。 3、负责拼多多推荐\搜索的重排策略设计。 4、负责拼多多推荐\搜索创意优选策略设计。 5、负责拼多多推荐\搜索的多样性等用户质保优化,包括打散/频控/相关性控制等。

更新于 2025-03-31
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社招

1. 召回与排序:超大规模的商品、视频、直播、图文推荐业务下的召回、排序、重混排模型,及跨域多模态推荐技术; 2. 机制策略:通过深度强化学习技术优化推荐策略,设计智能流量机制,助力用户规划增长、商家及内容创作者成长;

更新于 2025-04-14
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社招技术类-算法

1、负责搜索推荐系统的算法设计与优化,提升用户搜索和推荐的精准度与满意度。 2、研究和应用深度学习、强化学习、大模型等技术,优化算法包括但不限于,个性化召回&排序算法、全链路策略机制算法、Query理解和商品相关性优化。 3、参与系统架构设计,确保算法在大规模数据和搜推多场景下有效。 4、与产品和数据团队紧密合作,通过数据驱动优化业务策略和算法模型,解决关键业务问题,提升用户转化和留存。 5、跟踪业界最新技术动态,推动搜推技术的创新和应用。

更新于 2025-07-02
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社招A157429

我们作为穿山甲广告Ranking团队,团队使命是充分结合网盟场景,夯实基础算法和机制策略能力,同时面向未来,基于大模型等新技术重塑投放链路,不断突破广告变现效率天花板;base北京/上海/杭州。 1、提升投放链路效率,包括算力/召回/粗排/精排/Calibration以及漏斗一致性框架等全链路优化; 2、夯实海量数据下的基础算法能力,包括超长序列/大规模图网络/大规模异构场景建模等; 3、创新应用和前沿算法落地,包括LLM based Recsys、强化学习出价竞价等; 4、持续提升投放生态水平,提供冷启动/稳定性等长期问题的产品化解决方案; 5、针对nobid/托管预算等自动化投放场景,利用模型/运筹优化不断提升跑量和前后端ROI。

更新于 2024-01-31