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崗位職責(zé)：
1.推薦系統(tǒng)設(shè)計(jì)與優(yōu)化：負(fù)責(zé)健康內(nèi)容推薦、人群精準(zhǔn)推薦、任務(wù)激勵(lì)推薦等核心推薦場(chǎng)景的算法開發(fā)與迭代，提升用戶長(zhǎng)刷體驗(yàn)和平臺(tái)粘性。
2.用戶畫像與個(gè)性化服務(wù)：基于醫(yī)療場(chǎng)景構(gòu)建用戶畫像，深度挖掘用戶行為偏好、健康狀態(tài)，為個(gè)性化推薦提供支持。
3.多場(chǎng)景智能推薦：實(shí)現(xiàn) AI 驅(qū)動(dòng)的動(dòng)態(tài)內(nèi)容推薦、任務(wù)激勵(lì)推送、健康管理輔助建議等功能，覆蓋 C 端用戶及 B 端醫(yī)生的不同需求。
4.推薦策略與效果評(píng)估：優(yōu)化推薦策略，提升 CTR、用戶留存、轉(zhuǎn)化率等核心指標(biāo)，定期分析推薦效果并調(diào)整模型。
5.數(shù)據(jù)挖掘與算法優(yōu)化：基于醫(yī)療數(shù)據(jù)、健康檔案及用戶行為開展數(shù)據(jù)挖掘，優(yōu)化推薦模型性能與推送時(shí)效。
6.與產(chǎn)品和運(yùn)營(yíng)團(tuán)隊(duì)協(xié)作：配合產(chǎn)品、內(nèi)容、用戶運(yùn)營(yíng)團(tuán)隊(duì)設(shè)計(jì)符合業(yè)務(wù)需求的推薦算法，支持個(gè)性化內(nèi)容分發(fā)、用戶任務(wù)體系激勵(lì)等需求。
崗位要求：
1.學(xué)歷與經(jīng)驗(yàn)：計(jì)算機(jī)、數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)相關(guān)專業(yè)本科及以上學(xué)歷，3年以上推薦系統(tǒng)、算法工程領(lǐng)域工作經(jīng)驗(yàn)。
2.專業(yè)技能：熟練掌握常用推薦算法（協(xié)同過濾、因子分解、深度學(xué)習(xí)等），并具備實(shí)際業(yè)務(wù)落地能力。
a.深刻理解用戶畫像構(gòu)建與特征工程，能結(jié)合醫(yī)療數(shù)據(jù)場(chǎng)景設(shè)計(jì)高效推薦策略。
b.熟悉 TensorFlow、PyTorch 等深度學(xué)習(xí)框架，熟練使用 Hadoop、Spark 等分布式計(jì)算工具。
3.場(chǎng)景理解與創(chuàng)新能力：對(duì)健康管理、在線醫(yī)療、用戶行為分析有深刻理解，能夠設(shè)計(jì)創(chuàng)新的推薦場(chǎng)景（如任務(wù)激勵(lì)、AI 內(nèi)容推薦等）。
4.數(shù)據(jù)敏感性與效果評(píng)估：對(duì)數(shù)據(jù)敏感，熟悉 A/B 測(cè)試方法，能夠從業(yè)務(wù)需求出發(fā)，動(dòng)態(tài)調(diào)整推薦策略與模型優(yōu)化方向。
5.協(xié)作與溝通：具備優(yōu)秀的跨團(tuán)隊(duì)協(xié)作能力，與產(chǎn)品、研發(fā)、運(yùn)營(yíng)團(tuán)隊(duì)無縫對(duì)接，推動(dòng)推薦系統(tǒng)的持續(xù)優(yōu)化。
加分項(xiàng)：
1.有互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療、健康管理平臺(tái)等行業(yè)經(jīng)驗(yàn)。
2.熟悉 AIGC 技術(shù)，能將生成式 AI 應(yīng)用于內(nèi)容推薦與服務(wù)場(chǎng)景中。
3.參與過用戶增長(zhǎng)、內(nèi)容分發(fā)類產(chǎn)品的推薦系統(tǒng)設(shè)計(jì)。
4.熟悉多模態(tài)推薦算法（文本、圖像、視頻等）并有成功應(yīng)用案例。