崗位職責(zé):
1. 負(fù)責(zé)推薦算法、點(diǎn)擊率預(yù)估模型的開(kāi)發(fā)、訓(xùn)練和維護(hù),實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品和用戶(hù)的精準(zhǔn)匹配
2. 基于海量用戶(hù)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)和行為數(shù)據(jù),建立、評(píng)估、維護(hù)各類(lèi)標(biāo)簽體系和用戶(hù)特征
3. 從業(yè)務(wù)中抽象問(wèn)題,負(fù)責(zé)對(duì)數(shù)據(jù)的分析和解讀以及定性定量分析,能夠站在數(shù)據(jù)分析及業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)角度,引導(dǎo)并幫助拆解并定位問(wèn)題,明確需求,通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)分析需求的準(zhǔn)確理解及把握,為業(yè)務(wù)提供數(shù)據(jù)決策和策略支持
任職要求:
1. 統(tǒng)招本碩院校及以上,統(tǒng)計(jì)學(xué),計(jì)算機(jī)科學(xué),數(shù)據(jù)科學(xué)等相關(guān)專(zhuān)業(yè)
2. 熟悉Python、Scala等一門(mén)以上編程語(yǔ)言和Hadoop、Hive、Spark等大數(shù)據(jù)相關(guān)技術(shù)
3. 堅(jiān)實(shí)的數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)理論基礎(chǔ)、掌握分類(lèi)、聚類(lèi)、回歸等常規(guī)機(jī)器學(xué)習(xí)算法
4. 有DeepFM等CTR或CVR模型的開(kāi)發(fā)和建模經(jīng)驗(yàn),熟練應(yīng)用Tensorflow、Pytorch、Spark MLlib者優(yōu)先
5. 善于溝通,工作細(xì)心,執(zhí)行能力強(qiáng),抗壓能力強(qiáng)具有團(tuán)隊(duì)協(xié)作意識(shí)