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崗位職責：
1.負責公司推薦系統的算法設計、優化與迭代
2.基于用戶行為和資訊信息等數據構建個性化推薦模型，提升推薦精準度與用戶體驗
3.探索前沿推薦算法技術，優化推薦效果
4. 基于大模型和外掛知識庫的智能問答構建
5.協同產品、數據團隊完成算法效果驗證與測試
具備能力：
1. 算法基礎
精通協同過濾（Item-CF/User-CF）、矩陣分解（MF）、因子分解機（FM）等經典推薦算法
熟悉基于內容的推薦（Content-Based）、關聯規則推薦（Apriori）等傳統方法
掌握深度學習推薦算法（如Wide&Deep、DeepFM、DIN等）
熟悉召回、排序、重排等推薦系統核心模塊的算法設計
2. 機器學習能力
扎實的機器學習基礎（分類/回歸/聚類/降維）
熟練使用Embedding技術處理高維稀疏數據
3. 大模型能力
精通大模型相關技術（如Transformer、預訓練、指令微調、RLHF等），具備大模型訓練或調優經驗。
熟悉知識庫的構建，了解大模型生態工具鏈（dify、LangChain、等），具備工程化落地經驗。
3. 工程實踐能力
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、部署聯調等操作
掌握數據庫（關系數據庫、圖數據庫等）操作
具備推薦系統架構設計能力
4.經驗要求
有圖神經網絡（GNN）、強化學習推薦（RL）實踐經驗
參與過大規模推薦系統項目（千萬級以上用戶）
熟悉多任務學習、冷啟動優化等場景解決方案