职位描述:
1、研究推荐核心算法的改进和提升;
2、研究推荐的前沿学术问题,并且结合业务场景进行效果改进;
职位要求:
1、在顶级会议(ICML & NIPS & ICLR, Recsys & KDD)上发表过papers;
2、熟练掌握C/C++编程技能,有扎实的编程基础、良好的编程风格和工作习惯;
3、熟悉至少一种主流深度学习编程框架(TensorFlow/Caffe/MXNet),熟悉其底层架构和实现机制;
4、熟悉深度学习算法(CNN/RNN/LSTM/VAE等);
5、具有独立解决问题的能力,良好的团队合作意识和沟通能力;
6、有过深度学习编程框架开源社区经验;
加分项:
1、熟悉Sparse LR、FFM、deep models在大规模系数数据上的并行化;
2、熟悉Reinforcement Learning;
3、有大型分布式软件(如Spark和TensorFlow等)的资源管理与任务调度实现经验;
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