-搜索算法研发：负责检索全链路优化：召回（向量召回、多路召回、倒排索引优化）、粗排/精排、多目标排序、搜索意图理解、query改写、纠错、类目匹配、相关性模型迭代，提升搜索点击率、转化率、搜索满意度指标 -推荐系统算法研发：搭建用户个性化推荐体系，完成用户行为建模、兴趣挖掘、序列建模、多场景冷启动、多样性&公平性调控、长短期兴趣融合、多任务学习、推荐召回/排序/重排模型迭代，优化留存、时长、GMV、点击等核心业务指标 -商业广告算法研发：负责信息流广告、搜索广告CTR/CVR预估、出价机制、预算调控、流量分配、广告生态平衡、转化归因、反作弊、ROI优化，平衡平台收益、广告主效果与用户体验 -模型与工程落地：基于TensorFlow/PyTorch构建深度模型（DeepFM、DIN、DIEN、SASRec、Transformer、多目标MMOE、PLE、宽深系列等）；参与特征工程、样本筛选、离线训练、在线推理优化；设计A/B实验体系，通过数据实验验证算法收益并规模化上线 -数据与策略迭代：深入分析用户行为日志、曝光点击转化数据，挖掘业务痛点；设计用户分层、流量分层、冷启动、生态调控策略；沉淀算法工具、特征平台、训练框架，提升团队迭代效率 -前沿技术落地：跟进大模型、多模态、强化学习、图神经网络、LLM检索、个性化Agent等前沿技术，探索在搜广推场景落地，解决长尾召回、意图模糊、冷启动等行业难题 -本科及以上学历，计算机、AI、应用数学、统计学、电子信息等相关专业；基础扎实，熟练掌握数据结构、算法、操作系统、计算机网络、数据库 -扎实机器学习、深度学习理论基础：熟悉LR、GBDT、FM、DeepFM、DIN、SASRec、MMOE、多目标学习、强化学习、向量检索等搜广推经典模型原理 -熟练使用Python，掌握至少一种深度学习框架（PyTorch/TensorFlow）；了解SQL、Hive/Spark大数据处理，能独立完成特征提取、离线数据分析 -熟悉常用向量检索引擎优先：FAISS、Milvus、RecallDB；了解Redis、Kafka、分布式训练基础