推荐算法负责人（用增方向）

主导大规模推荐系统的架构设计、迭代优化与落地，通过个性化推荐、分发策略、用户/内容理解等核心技术，驱动社区内容发布量与创作者规模持续增长，繁荣作者生态；

深入理解游戏用户行为、内容消费路径及平台业务收益逻辑，构建并优化游戏社区、内容分发、高价值流量分配等关键场景的推荐系统，在兼顾用户体验与生态健康的基础上，提升优质内容曝光效率、流量分发效率与整体业务贡献，助力用户增长、留存及收入提升；

从复杂业务场景中抽象核心算法问题，将机器学习、深度学习等前沿技术有效应用于推荐系统，持续探索推荐与用户增长的结合点，推动技术沉淀与业务边界拓展；

负责推荐方向的建设及技术规划，协同产品、运营、数据等多方团队，制定可量化的增长目标，通过数据驱动的方式评估推荐策略效果，并快速迭代优化；

计算机、统计学、数学或相关专业硕士及以上学历，5 年以上互联网推荐/搜索/广告相关算法经验；

掌握扎实的计算机科学基础知识 (数据结构/算法/网络等) ，具备优秀的编码能力 (至少熟练掌握 C++/Java/Python 等一种主流开发语言)，熟悉常见的大数据开发工具(Spark/Hive/Hadoop/Flink等)，熟悉至少一种神经网络框架（Tensorflow，Pytorch）；

机器学习与深度学习基础扎实，熟悉推荐系统常用模型与方法，包括但不限于 CF、FM、LR、GBDT、DNN、双塔模型、DSSM、DIN/DIEN、Embedding 表征学习、Learning to Rank、多目标排序等，并具备模型调优和线上效果优化经验；

对推荐系统召回/排序/多样性/冷启动中一个或多个方向有过深入的实践，了解业界经典的模型和方法；

具有出色的解决问题能力、良好的理解沟通能力和优秀的团队合作意识，能够持续学习，有激情、乐于挑战；

有运筹学、博弈机制、图神经网络、大规模机器学习，LLM4Rec，多模态内容理解等领域的研究和实践经验；

在 KDD、RecSys、NeurIPS、ICML 等顶会发表过相关论文；

熟悉游戏行业或内容社区生态，对不同市场用户行为、内容消费路径、创作者生态、社区互动机制有深入理解；