崗位職責(zé)：
1.負(fù)責(zé)公司推薦系統(tǒng)的算法設(shè)計(jì)、優(yōu)化與迭代
2.基于用戶行為和資訊信息等數(shù)據(jù)構(gòu)建個(gè)性化推薦模型，提升推薦精準(zhǔn)度與用戶體驗(yàn)
3.探索前沿推薦算法技術(shù)，優(yōu)化推薦效果
4. 基于大模型和外掛知識庫的智能問答構(gòu)建
5.協(xié)同產(chǎn)品、數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)完成算法效果驗(yàn)證與測試
具備能力：
1. 算法基礎(chǔ)
精通協(xié)同過濾（Item-CF/User-CF）、矩陣分解（MF）、因子分解機(jī)（FM）等經(jīng)典推薦算法
熟悉基于內(nèi)容的推薦（Content-Based）、關(guān)聯(lián)規(guī)則推薦（Apriori）等傳統(tǒng)方法
掌握深度學(xué)習(xí)推薦算法（如Wide&Deep、DeepFM、DIN等）
熟悉召回、排序、重排等推薦系統(tǒng)核心模塊的算法設(shè)計(jì)
2. 機(jī)器學(xué)習(xí)能力
扎實(shí)的機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)（分類/回歸/聚類/降維）
熟練使用Embedding技術(shù)處理高維稀疏數(shù)據(jù)
3. 大模型能力
精通大模型相關(guān)技術(shù)（如Transformer、預(yù)訓(xùn)練、指令微調(diào)、RLHF等），具備大模型訓(xùn)練或調(diào)優(yōu)經(jīng)驗(yàn)。
熟悉知識庫的構(gòu)建，了解大模型生態(tài)工具鏈（dify、LangChain、等），具備工程化落地經(jīng)驗(yàn)。
3. 工程實(shí)踐能力
熟練使用Python及主流框架（TensorFlow/PyTorch）
了解模型部署工具，熟悉模型接口開發(fā)、部署聯(lián)調(diào)等操作
掌握數(shù)據(jù)庫（關(guān)系數(shù)據(jù)庫、圖數(shù)據(jù)庫等）操作
具備推薦系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)能力
4.經(jīng)驗(yàn)要求
有圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（GNN）、強(qiáng)化學(xué)習(xí)推薦（RL）實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)
參與過大規(guī)模推薦系統(tǒng)項(xiàng)目（千萬級以上用戶）
熟悉多任務(wù)學(xué)習(xí)、冷啟動(dòng)優(yōu)化等場景解決方案