美团优选 | 智能推荐算法工程师
美团优选 - 智能推荐算法工程师
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研究领域
机器学习、强化学习、自然语言处理、Meta Learning、数学建模、因果推断、数据挖掘、推荐系统、知识图谱、运筹优化
岗位职责
- 综合运用机器学习、NLP、图学习、Meta Learning、知识蒸馏、多模态建模和因果推断等相关技术，对优选业务流量分配机制进行建模和优化，解决CTR/CVR/GMV等多任务预估、跨场景联合建模、用户兴趣的建模与探索、商品理解建模、多阶段排序冲突、debias、多目标最优化、分人群长期体验与效率最优等技术挑战，优化优选业务核心推荐展位的算法，提升用户体验、流量效率与商家收益。
- 利用单/多智能体强化学习技术，探索发现用户的兴趣与意图，寻优最佳效率和体验的Listwise重排序结果；以用户长期体验、留存、访问效率最优为导向，探索分人群、品类、地域的排序目标设定与调优机制。
- 针对新品、爆品、营销活动商品的流量激励需求，利用数学建模、运筹优化、博弈论、智能优化等技术，在保障推荐流量效率的约束下，实现并优化流量分配机制。
- 跟踪推进系统的算法技术趋势，洞察问题并设计实现解决方案，提升业务效果的同时完成技术文章沉淀。
岗位要求
- 优秀的分析和解决问题的能力，出色的团队协作能力，学习求知欲望强，具备技术创新激情；
- 熟练掌握机器学习、强化学习、运筹学领域的基础理论和方法，在一个或多个领域有深入研究：推荐系统、数据挖掘、因果推断、NLP、GNN、知识图谱、强化学习、AutoML、组合优化、凸优化等；
- 具备扎实的理论基础和工程能力，熟悉TensorFlow、PyTorch、OR-Tools等主流框架；
- 具备以下经历者优先：
- 在相关领域顶级会议或期刊（AAAI、KDD、ICLR、Recsys、IJCAI、SIGIR、OR等）发表过文章；
- 在Kaggle、KDD等各类国际的计算机编程大赛获得优异成绩；
- 组织或深度参与过大型开源项目；
- 有推荐系统、搜索引擎、计算广告、数据挖掘、计量经济学、营销增长及博弈论相关领域研究及实践经验优先；
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