美团Keeta-搜索推荐算法实习生
任职要求
1.熟练掌握机器学习、深度学习等方向理论和应用，熟练应用算法平台，如TensorFlow、PyTorch等； 2.优秀的分析和解决问题的能力，对挑战性问题充满激情； 具备以下条件优先 1. 具备国际化业务搜索、推荐、NLP等算法工作经验优先。 2. 具有搜推精排、召回、机制等方向算法经验优先。 3. 在ACL、AAAI、IJCAI、EMNLP等国际顶尖会议或期刊上发表过论文； 4. 在各类重大竞赛中取得优异成绩。
工作职责
1.负责境外业务搜索推荐核心算法的研发工作，致力于提升用户体验和流量转化效率，支撑境外业务快速发展； 2. 发展大规模深度学习等技术，利用注意力机制、记忆网络、关系网络等模块，从跨多个时空场景的海量数据中理解用户需求、发掘用户兴趣，优化点击率、转化率预估模型，为用户展示更合适、更感兴趣的美食； 3. 发展LLM技术，优化搜索query理解、语义召回、相关性等模块，提升境外多语言搜索引擎体验和转化率。 4 发展强化学习、可解释深度学习、多目标优化等技术，优化重排、混排模型，智能调控流量分发，优化平台生态，实现消费者和商家共赢；
1.负责境外业务搜索推荐核心算法的研发工作，致力于提升用户体验和流量转化效率，支撑境外业务快速发展； 2. 发展大规模深度学习等技术，利用注意力机制、记忆网络、关系网络等模块，从跨多个时空场景的海量数据中理解用户需求、发掘用户兴趣，优化点击率、转化率预估模型，为用户展示更合适、更感兴趣的美食； 3. 发展LLM技术，优化搜索query理解、语义召回、相关性等模块，提升境外多语言搜索引擎体验和转化率。 4 发展强化学习、可解释深度学习、多目标优化等技术，优化重排、混排模型，智能调控流量分发，优化平台生态，实现消费者和商家共赢；
1.负责境外业务搜索推荐核心算法的研发工作，致力于提升用户体验和流量转化效率，支撑境外业务快速发展； 2. 发展大规模深度学习等技术，利用注意力机制、记忆网络、关系网络等模块，从跨多个时空场景的海量数据中理解用户需求、发掘用户兴趣，优化点击率、转化率预估模型，为用户展示更合适、更感兴趣的美食； 3. 发展LLM技术，优化搜索query理解、语义召回、相关性等模块，提升境外多语言搜索引擎体验和转化率。 4 发展强化学习、可解释深度学习、多目标优化等技术，优化重排、混排模型，智能调控流量分发，优化平台生态，实现消费者和商家共赢；
1.负责境外业务搜索推荐核心算法的研发工作，致力于提升用户体验和流量转化效率，支撑境外业务快速发展； 2. 发展大规模深度学习等技术，利用注意力机制、记忆网络、关系网络等模块，从跨多个时空场景的海量数据中理解用户需求、发掘用户兴趣，优化点击率、转化率预估模型，为用户展示更合适、更感兴趣的美食； 3. 发展LLM技术，优化搜索query理解、语义召回、相关性等模块，提升境外多语言搜索引擎体验和转化率。 4 发展强化学习、可解释深度学习、多目标优化等技术，优化重排、混排模型，智能调控流量分发，优化平台生态，实现消费者和商家共赢；
1，Keeta大区搜推BP，和产品、运营深度协作设定搜推目标，优化搜索和推荐算法策略，提升用户体验、支持业务目标达成。 2，负责搜推流量机制算法方向，支持不同国家在商家生态方向的目标达成，包括冷启动、高端供给提升等。 3，跟进业界排序机制、强化学习、大语言模型等方向前沿技术，探索在Keeta搜推业务场景落地。 4，团队算法人才的招聘和培养