职位描述
1、负责金融终端信息流推荐相关算法设计与技术规划，包括但不限于技术规划、 case 分析、数据挖掘、特征工程、模型开发、召回策略、排序策略等；
2、以推荐算法为核心技术栈，基于海量用户行为并对用户长短期兴趣画像进行建模，搭建并改进基于超大规模机器学习模型的推荐系统，通过用户的表征学习，图模型，多任务多目标建模等技术提升信息匹配效率；
3、负责主推荐场景的流量机制分配、冷启动、用户增长等策略设计与应用；
4、探索前沿的 NLP、信息推荐等热门前沿技术，应用到实际业务场景中。
任职资格
1、本科及以上学历优先，计算机、软件工程、统计学、数学等专业优先；
2、具有3年以上推荐算法经验，熟练掌握推荐系统相关算法和技术，如协同过滤、基于内容的推荐、混合推荐等；有信息流推荐项目经验者优先，有兴趣探索、用户增长经验者加分，有大规模推荐系统优化经验者优先；
3、熟悉 Linux 环境，熟练掌握 Java/Python/C ，熟悉目前常见的机器学习或者深度学习框架中的一个或者多个： Spark， Pytorch， XGBoost， Caffe， Tensorflow 等；
4、能够从关键数据中发现核心算法问题和确定解决方案；
5、有跨部门合作项目的经验，良好的业务判断能力和沟通能力，善于沟通和解决冲突，热爱学习钻研技术，拥有良好的抗压和团队合作能力。