推荐算法工程师

1、参与建设 AI 产品的推荐与内容分发体系，包括推荐日志、用户行为、内容特征、用户兴趣、召回、排序、重排等模块；
2、设计和优化早期推荐策略，包括热门内容、冷启动、探索流量、标签匹配、相似内容、个性化推荐等；
3、建设可复用的内容理解能力，包括内容标签、文本 embedding、质量分、安全风险、相似内容等；
4、建设用户兴趣建模能力，包括短期兴趣、长期兴趣、负反馈、用户分层、场景偏好等；
5、参与定义推荐核心指标，如点击率、转化率、有效互动率、留存、复访、收藏、付费、隐藏、举报等；
6、配合数据、后端、客户端建设曝光日志、行为日志、推荐归因和 A/B 实验能力；
7、基于数据分析和实验结果，持续优化不同业务场景下的内容分发效率和用户体验。

1、有推荐、搜索、广告、Feed、内容分发、用户画像、机器学习或数据科学相关经验；
2、熟悉推荐系统基本概念，包括召回、排序、重排、冷启动、探索、用户兴趣建模、内容特征等；
3、熟练使用 SQL / Python，能够独立完成数据分析、特征构建和模型实验；
4、对产品指标有敏感度，不只关注 CTR，也关注用户真实体验、留存、负反馈和长期价值；
5、能在需求不完全清晰、系统不成熟的情况下主动拆解问题并推进落地；
6、参与早期基础建设，包括日志、指标、实验、数据排查和策略迭代。