職位描述
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萬得是中國大陸領(lǐng)先的金融數(shù)據(jù)、信息和軟件服務企業(yè),是一家志在讓數(shù)據(jù)垂手可得的全球企業(yè),數(shù)據(jù)內(nèi)容涵蓋股票、債券、基金、外匯、金融衍生品、大宗商品、宏觀經(jīng)濟、財經(jīng)新聞等領(lǐng)域,一直致力于為用戶提供最優(yōu)質(zhì)的金融產(chǎn)品與服務,萬得在尋找一位經(jīng)驗豐富的推薦算法工程師加入我們的團隊,徹底改變信息流推薦和數(shù)據(jù)的交互方式。 我們相信您能夠展望推薦算法的未來,致力于構(gòu)建推薦架構(gòu)并提升性能,探索新的推薦算法技術(shù),用激動人心的技術(shù)帶給廣大用戶更理想的推薦體驗。
崗位職責:
1、 負責金融終端信息流推薦相關(guān)算法設(shè)計與技術(shù)規(guī)劃,包括但不限于技術(shù)規(guī)劃、case 分析、數(shù)據(jù)挖掘、特征工程、模型開發(fā)、召回策略、排序策略等;
2、 以推薦算法為核心技術(shù)棧,基于海量用戶行為并對用戶長短期興趣畫像進行建模,搭建并改進基于超大規(guī)模機器學習模型的推薦系統(tǒng),通過用戶的表征學習,圖模型,多任務多目標建模等技術(shù)提升信息匹配效率;
3、 負責主推薦場景的流量機制分配、冷啟動、用戶增長等策略設(shè)計與應用;
4、 探索前沿的 NLP、信息推薦等熱門前沿技術(shù),應用到實際業(yè)務場景中。
任職要求:
1、 本科及以上學歷優(yōu)先,計算機、軟件工程、統(tǒng)計學、數(shù)學等專業(yè)優(yōu)先;
2、 具有 5 年以上推薦算法經(jīng)驗,熟練掌握推薦系統(tǒng)相關(guān)算法和技術(shù),如協(xié)同過濾、基于內(nèi)容的推薦、混合推薦等;有信息流推薦項目經(jīng)驗者優(yōu)先,有興趣探索、用戶增長經(jīng)驗者加分,有大規(guī)模推薦系統(tǒng)優(yōu)化經(jīng)驗者優(yōu)先;
3、 熟悉 Linux 環(huán)境,熟練掌握 Java/Python/C ,熟悉目前常見的機器學習或者深度學習框架中的一個或者多個: Spark, Pytorch, XGBoost, Caffe, Tensorflow 等;
4、 能夠從關(guān)鍵數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)核心算法問題和確定解決方案;
5、 有跨部門合作項目的經(jīng)驗,良好的業(yè)務判斷能力和溝通能力,善于溝通和解決沖突,熱
愛學習鉆研技術(shù),擁有良好的抗壓和團隊合作能90。
加分項:
在 NLP 領(lǐng)域***學術(shù)會議( ACL、 EMNLP、 COLING 等)發(fā)表過高質(zhì)量文章,或有 ACM/ICPC
比賽經(jīng)歷。
崗位職責:
1、 負責金融終端信息流推薦相關(guān)算法設(shè)計與技術(shù)規(guī)劃,包括但不限于技術(shù)規(guī)劃、case 分析、數(shù)據(jù)挖掘、特征工程、模型開發(fā)、召回策略、排序策略等;
2、 以推薦算法為核心技術(shù)棧,基于海量用戶行為并對用戶長短期興趣畫像進行建模,搭建并改進基于超大規(guī)模機器學習模型的推薦系統(tǒng),通過用戶的表征學習,圖模型,多任務多目標建模等技術(shù)提升信息匹配效率;
3、 負責主推薦場景的流量機制分配、冷啟動、用戶增長等策略設(shè)計與應用;
4、 探索前沿的 NLP、信息推薦等熱門前沿技術(shù),應用到實際業(yè)務場景中。
任職要求:
1、 本科及以上學歷優(yōu)先,計算機、軟件工程、統(tǒng)計學、數(shù)學等專業(yè)優(yōu)先;
2、 具有 5 年以上推薦算法經(jīng)驗,熟練掌握推薦系統(tǒng)相關(guān)算法和技術(shù),如協(xié)同過濾、基于內(nèi)容的推薦、混合推薦等;有信息流推薦項目經(jīng)驗者優(yōu)先,有興趣探索、用戶增長經(jīng)驗者加分,有大規(guī)模推薦系統(tǒng)優(yōu)化經(jīng)驗者優(yōu)先;
3、 熟悉 Linux 環(huán)境,熟練掌握 Java/Python/C ,熟悉目前常見的機器學習或者深度學習框架中的一個或者多個: Spark, Pytorch, XGBoost, Caffe, Tensorflow 等;
4、 能夠從關(guān)鍵數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)核心算法問題和確定解決方案;
5、 有跨部門合作項目的經(jīng)驗,良好的業(yè)務判斷能力和溝通能力,善于溝通和解決沖突,熱
愛學習鉆研技術(shù),擁有良好的抗壓和團隊合作能90。
加分項:
在 NLP 領(lǐng)域***學術(shù)會議( ACL、 EMNLP、 COLING 等)發(fā)表過高質(zhì)量文章,或有 ACM/ICPC
比賽經(jīng)歷。
工作地點
地址:南京建鄴區(qū)萬得大廈
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職位發(fā)布者
施思HR
萬得信息技術(shù)股份有限公司

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計算機軟件
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1000人以上
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股份制企業(yè)
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北京市東城區(qū)建國門街道金寶街89號金寶大廈7層701單元
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