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电商推荐算法实习生 - 流量策略方向

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岗位描述

岗位职责
1、参与亿级用户规模的电商推荐优化,提升电商推荐的多目标排序效率,以及电商与其他业务间的混合排序效率;
2、负责机器学习模型优化,包括但不限于深度学习、强化学习、因果推断等,负责机制策略算法优化,包括但不限于调控策略、多目标优化策略、uplift策略、混排机制等,实现电商流量效率的最大化;
3、跟踪业界深度学习、强化学习、博弈出价等领域进展,并结合应用场景快速实验和调优。

岗位要求
1、硕士及以上学历,计算机相关专业;
2、熟悉C++,Python等编程语言,良好的逻辑思维能力,优秀的编码能力,扎实的数据结构和算法功底;
3、熟悉常用机器学习算法,包括机器学习、最优化、因果推断、强化学习等算法原理及应用,有扎实的基础;
4、良好的逻辑思维能力,优秀的分析和解决问题的能力,善于沟通和思考,责任心强,具有很好的团队协作能力。

【加分项】
1、有推荐系统、机器学习、自然语言理解、计算广告及博弈出价相关领域研究或实习经验;
2、在NIPS、ICML、ACL、SIGKDD、RECSYS、WSDM、WWW等相关国际顶级会议上有文献发表;
3、有ICPC、Topcoder Algorithm或类似算法竞赛经历者优先。

人工智能方向的申请准备

先核对岗位要求与自己的经历,再准备档案、投递和面试。

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