职位描述

1.ctr predicting
应用于搜索原生广告、侧栏广告、品牌店铺广告的ctr预估
负责模型结构设计、特征选择、优化算法设计
负责大规模模型训练框架（CPU、GPU并存的分布式训练框架）的易用性、性能优化
2.用户建模
基于秒级更新的用户行为数据，刻画用户对商品短期偏好及隐式意图。应用于个性化搜索排序。
基于用户长期行为序列、用户与商品的交互关系刻画用户和商品的隐含表达。应用于用户长期建模、模型预训练及相似度计算。
3.reinforcement learning在广告排序上的应用
利用增强学习调整广告检索、过滤、排序策略，最大化广告收入
任职要求
1. 计算机、数学、自然语言处理、机器学习及相关专业研究生、博士生
2. 熟悉C/C++与Linux开发，熟悉Python/Shell等脚本语言，对常用数据结构和算法有深刻理解
3. 熟悉常用machine learning尤其是deep learning算法，并有大规模分布式应用经验
4. 熟悉tensorflow、torch、caffe等深度学习框架
5. 优秀的分析和解决问题的能力，对有挑战性的问题充满激情
6. 在机器学习、数据挖掘、计算广告等领域的国际顶级会议或期刊上发表论文者优先