1.设计、开发与优化推荐系统核心算法（召回、排序、重排），提升点击率、转化率、留存率等指标。 2.应用机器学习/深度学习技术（如协同过滤、DNN、Wide&Deep、图神经网络、多目标优化、强化学习）。 3.构建用户画像、商品/内容特征，进行数据挖掘与特征工程。 4.将算法模型部署上线，进行AB实验，监控效果并持续迭代优化。 5.深入理解业务需求（电商/内容/广告等），提供算法解决方案。 6.跟踪推荐领域前沿技术（如大模型应用、多模态、因果推断）。

1.计算机、统计、数学、AI等相关专业硕士及以上学历。 2.扎实的机器学习/深度学习基础（LR、GBDT、FM、Embedding、Attention等），熟练使用TensorFlow/PyTorch。 3.熟练掌握Python/Go，具备良好编码和算法能力。 4.熟悉大数据技术（Hadoop/Spark/Flink/Hive）。 5.3年以上推荐/广告/搜索算法相关经验 6.具备召回（如双塔、MIND）、排序（如DeepFM、DIN）模型经验者优先。 7.有大规模分布式系统下推荐落地经验、多任务学习/冷启动优化经验、或顶会论文者优先。 8.数据敏感、逻辑清晰，具备良好的沟通协作能力和解决问题能力。