Post #171

岗位名称：推荐算法工程师 工作地点：柬🇰🇭西港 薪资范围：面议 国籍需求：不限 人数需求：3人 岗位描述： 1.熟练掌握 Python（用于算法原型、数据分析与模型训练）。具备扎实的计算机基础，精通数据结构和算法； 2.具备3年以上推荐系统、计算广告或搜索相关领域的实际工作经验。扎实的机器学习基础，熟悉业界常用的推荐模型（从LR/FM到DeepFM/DIN/序列模型/GNN等），并具备丰富的调参和优化经验； 3.工程实践能力：熟练使用大数据处理工具（如Spark、Flink、Hadoop），能够编写高效、复杂的SQL进行数据查询与分析。有使用TensorFlow或PyTorch等框架进行模型训练和部署的实际经验； 4.学历与综合素质：计算机、数学等相关专业本科及以上学历。具备良好的逻辑思维能力、团队合作精神和强烈的责任心。 5.具备以下条件者优先； 行业经验： 有直播、短视频、内容社区或社交网络领域推荐算法经验者优先。 技术深度：熟悉向量检索技术（如Faiss、Milvus等）在大规模召回中的应用。对多模态学习、流式机器学习 pipeline 有实际项目经验。 业务敏感度： 对泛娱乐生态（如秀场、游戏、户外、才艺等直播内容）有浓厚兴趣和一定的理解，具备优秀的产品感和业务洞察力。 任职要求 1.全链路算法优化： 负责泛娱乐直播推荐系统的召回、粗排、精排及重排全链路策略的研发与迭代，持续提升用户观看时长、互动率和留存； 2.多模态与实时算法应用： 研发并应用融合多模态信息（视频画面、音频、弹幕/互动评论、主播动态）的先进算法，深度理解内容语义与用户实时兴趣； 3.高并发推荐服务： 使用 Go 或 Java 构建、优化和维护高可用、低延迟的在线推荐服务，保障海量用户同时在线的稳定、流畅体验； 4.实时特征与实验平台： 参与建设实时特征平台，捕捉用户的实时行为（如打赏、发言、停留）并进行快速特征计算，驱动真正的实时个性化推荐； 5.数据驱动与效果评估： 设计和分析A/B测试与更复杂的实验，紧密监控核心指标（如人均观看时长、互动率、新主播发现、付费转化等），并基于数据洞察驱动业务增长； 6.内容生态与多样性： 平衡推荐系统的准确性与多样性，有效扶持新主播成长，促进平台内容生态的健康与繁荣。