1. 负责拍卖推荐、用增、商品等方向的算法，针对海量信息建模，挖掘发现数据规律，主要包括商品成交价/成交率预估、人群定向挖掘扩大、人货匹配排序等；
2. 推荐算法：包括推荐发现性召回、排序、重排/混排模型，打散策略/新品冷启动等策略机制的优化；结合用户长短兴趣建模，提升场域推荐的精准性和惊喜度;
3. 商品算法：包括商品成交价预估、成交率预估、类目属性纠错；
4. 紧跟业界前沿算法，并能相关技术进行探索并业务落地；

职位要求
1.3年左右搜索推荐、计算广告、数据挖掘、NLP相关领域实践经验；
2. 扎实的编程能力，熟练掌握至少一门编程语言：Python/Java/C++，以及主流深度学习框架，如tensorflow、pytorch等；
3. 具备很强的问题分析和解决能力，持续学习能力，极强的责任心；
4. 在ICML、SIGKDD、NIPS、RECSYS、WWW、ACL、IJCAI等相关会议发表过paper优先；
5. 有智能营销、拍卖业务算法经验优先。