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职位介绍: 岗位定位负责零售业务推荐核心场景与完整链路的深度优化，作为核心指标提升的直接负责人，驱动业务收益增长。岗位职责面向即时零售高频、短决策链的业务特点，负责首页推荐、商详推荐、购物车推荐、复购召回等高流量场景，完成推荐全链路算法迭代优化： 1. 优化召回、粗排、精排、重排各环节模型，提升核心业务指标； 2. 搭建用户与商品深度表征体系，落地长序列兴趣建模、多场景联合建模、知识增强表征方案； 3. 探索生成式推荐前沿方向，开展 Semantic ID、生成式召回排序等创新实验； 4. 设计重排与流量调控策略，平衡内容多样性、新颖性，兼顾点击率、转化率、GMV、毛利等多重商业目标； 5. 协同工程团队，保障模型高效上线、稳定运行，快速迭代验证算法效果。任职要求 1. 硕士及以上学历，5年及以上推荐/广告算法实战经验，熟悉召回‑粗排‑精排‑重排完整业务链路； 2. 精通序列建模（Transformer、DIN、DIEN、SIM等）、多任务学习（MMoE、PLE等）主流推荐模型； 3. 拥有线上大流量场景下算法带来明确业务收益的落地成果，效果可归因； 4. 具备良好工程能力与实验设计能力，可以独立完成从建模到上线的完整闭环。加分项 1. 拥有生成式推荐（Semantic ID、HSTU）研究与线上落地经验； 2. 在冷启动、用户长序列表征方向有深度项目实践； 3. 在KDD、RecSys、SIGIR、CIKM等顶级学术会议发表论文。关键词：生成式推荐、用户/商品表征、长序列建模、多路召回、精排重排、冷启动、多场景联合建模、多样性策略、Semantic ID、HSTU

其他信息: 语言要求：不限; 行业要求：批发/零售

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