商业化算法工程师

【岗位职责】

1、负责商业化增长算法的建模与迭代：推送/推荐排序（CTR→多目标）、付费意图分、Uplift 营销、LTV，覆盖 PUSH、会员转化等收入场景；

2、负责大模型/NLP 数据解析：国标行业多级分类（BERT 层级多任务）、经营范围结构化、推送内容智能生成与质量评估，含训练、评估、验收与亿级全量回刷；

3、建设商业化实验体系：AB/holdout 设计、样本与特征规范、归因口径，用实验数据驱动策略迭代；

4、与数据、工程线协同完成特征链路与模型上线，模型资产版本化、可复现、可交接；

5、跟进外包交付物的承接与例行化运维（重训、监控、回滚）。

【任职要求】

1、3—8 年算法经验，计算机/数学相关专业，硕士优先；

2、商业化/增长/推荐方向实战：CTR/CVR 排序、转化建模、营销算法至少一类有可量化的上线结果；

3、熟练 GBDT（XGBoost/LightGBM）与深度模型，熟悉多目标/多任务建模；有 BERT/LLM 微调或大规模文本解析经验者优先（两名 HC 中至少一名必须具备）；

4、具备实验科学素养：AB 设计、显著性判断、holdout 对照、归因分析；了解 Uplift/因果推断者加分；

5、能独立完成 Spark/Flink 特征与样本链路开发，模型可工程化交付；

6、深度使用 AI 编码工具（Claude Code/Cursor 等），认同并愿意实践 AI 原生研发方式；

7、加分项：RAG/Agent 落地经验、广告/会员/电商商业化背景、开源或竞赛成果。