京东推荐算法专家

1、负责电商推荐场景下的算法模型与策略优化，提升用户体验与业务效果； 2、结合公司业务场景和业界技术热点，研究前沿技术在业务场景的落地应用；

1.参与公司个性化推荐算法、用户增长等，优化人货场的匹配; 2.通过表征学习、图模型、迁移学习、多任务学习等技术提升信息匹配的效率，让每个用户可以便捷的找到优质好货; 3.挖掘和分析海量用户行为数据，进行用户长短期兴趣建模，以及潜在兴趣预测，提升推荐的精准性; 4.结合OTA的业务特性，进行模型和算法创新，打造业界领先的推荐算法和系统。

1.设计并优化推荐算法和策略，包括但不限于转化率建模、冷启动、多目标模型等，持续提升推荐效果，推动公司的用户、销售额和毛利的增长； 2.制定和执行推荐算法的研究和开发计划，探索新的技术和方法以提高系统的准确性和效率； 3.结合推荐场景和业务数据，使用体系化的分析框架，从数据中发现机制或算法的不足，并加以改进； 4.与产品运营团队合作，理解业务需求，并将其转化为技术需求和解决方案； 5.指导和培养团队成员，推动团队的技术能力提升和创新； 6.跟踪最新的技术趋势和行业发展，推动公司在推荐领域的技术创新和应用。

1、参与亿级规模的推荐算法优化，负责个性化推荐算法研发； 2、通过图模型、向量召回、深度学习、迁移学习、多目标排序模型等，提升用户体验以及内容分发效率； 3、通过内容理解、用户理解、用户长短期兴趣建模，提升推荐的精准性； 4、深入产品和业务，从数据中发现机制和算法的不足，提出改进方案并推动落地； 5、和团队一起攻克算法落地中的高性能、高并发、可用性等各种技术难题； 6、跟踪前沿推荐算法技术，结合业务特点做算法改进和技术创新。