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推荐算法工程师 -【商业化模型】
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- 负责快手多个场景的社科-广告联合模型的优化,采用先进的多任务深度学习网络,提升广告变现效率;
- 跟进业界深度学习、迁移学习、强化学习等前沿技术, 将其在商业化多个场景中进行落地应用;
- 分析海量用户行为数据和视频数据,增加有效的特征,挖掘用户兴趣,优化排序机制;
- 通过重排混排等排序算法,优化自然结果和商业化结果的流量分配,在促进短视频生态的同时提升商业化能力。
- 熟练使用C++、Java 中至少一种编程技术,熟练使用多种语言加分,例如Python,Scala等;
- 计算机相关专业,本科及以上学历,三年以上相关实际工作经验;
- 有推荐系统/广告系统/搜索引擎系统和技术相关经验;
- 至少熟练使用一种深度学习开源框架,如Caffe,Tensorflow,Pytorch等;
- 熟悉强化学习基本算法,使用过DQN,A3C, DDPG等算法加分;
- 在AAAI,ICML,NIPS,IJCAI等顶会上发表论文加分。
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