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1.对机器学习排序(MLR)、召回算法、深度学习等领域有较深理论背景,熟悉对比学习/强化学习技术,了解大语言模型在搜索改写中的应用; 2.熟悉一门编程语言(Java\C++\Python等),具备JVM调优或C++高并发处理经验,对数据结构和算法设计有较为深刻理解; 3.对于推荐系统的召回、排序、重排的体系框架(如TFRA/DeepRec架构)和各阶段的算法策略有较为深刻理解; 4.良好的数据分析能力(含因果推断与AB实验分层策略),具有良好的模型实验的结果分析和问题排查能力; 5.熟悉Linux环境/Shell命令及Kubernetes部署,能够快速整理数据,高效地进行模型的训练和评测。
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