职位描述：
1、参与信息流产品召回算法落地及调优算法，基于但不限于cf、mf、ffm、w2v、swing、n2v、deepwalk、LINE、EGES、dssm等算法迭代整体召回策略；
2、参与信息流精排、粗排模型的相关优化工作，构建工业级的百亿特征、千亿样本的大规模实时模型；参与特征工程的系统迭代，建模刻画用户的长短期兴趣；
3、参与信息流整体展现机制的设计开发工作，建立 rerank-model，并通过 MMR、DPP等算法优化线上多样性；设计合理的 e&e 机制，提升推荐系统的新颖性；
4、参与相关推荐业务场景的策略优化工作，通过召回、排序建模带来用户体验的提升，提升 推荐准确率。

职位要求：
1、计算机相关专业背景本科及以上学历优先，扎实的算法和数据结构基础，优秀的编码能力，出色的数学分析能力；
2、对推荐系统有深入了解，对信息流推荐有很深的业务理解；
3、熟悉 c++、java、python语言，熟悉 linux 开发环境及 tensorflow 等主流机器学习框架；
4、熟悉常用的机器学习方法，如有算法落地调优经验。