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工作职责：基于用户浏览购买等行为，以及商品信息，学习user、sku等的representation，结合广告排序的CVR/CTR模型，出价机制设计等方向，用技术推动业务的进步；
任职要求：
1. user/item表示学习，有eges/deepwalk/node2vec/gcn等实际项目和优化经验；
2. 商品、活动、店铺广告CTR/CVR预估精度提升，数据分析，建模，特征工程；
3. 对海量广告竞价数据进行挖掘和建模，运用强化学习等多种技术优化广告出价策略，完善广告竞价机制；
4. 追踪个性化推荐、DL/RL领域的前沿技术，针对业务需求独立思考和引导业务的发展，提出合适的算法解决方案并推动实现，实现技术创新；
5. 参与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；
6. 国际顶级会议（如NIPS/KDD/IJCAI/Recsys等）发表paper者优先
