崗位職責(zé)：
1.推薦系統(tǒng)設(shè)計與優(yōu)化：負責(zé)健康內(nèi)容推薦、人群精準推薦、任務(wù)激勵推薦等核心推薦場景的算法開發(fā)與迭代，提升用戶長刷體驗和平臺粘性。
2.用戶畫像與個性化服務(wù)：基于醫(yī)療場景構(gòu)建用戶畫像，深度挖掘用戶行為偏好、健康狀態(tài)，為個性化推薦提供支持。
3.多場景智能推薦：實現(xiàn) AI 驅(qū)動的動態(tài)內(nèi)容推薦、任務(wù)激勵推送、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.推薦策略與效果評估：優(yōu)化推薦策略，提升 CTR、用戶留存、轉(zhuǎn)化率等核心指標，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效。
6.與產(chǎn)品和運營團隊協(xié)作：配合產(chǎn)品、內(nèi)容、用戶運營團隊設(shè)計符合業(yè)務(wù)需求的推薦算法，支持個性化內(nèi)容分發(fā)、用戶任務(wù)體系激勵等需求。
崗位要求：
1.學(xué)歷與經(jīng)驗：計算機、數(shù)學(xué)、統(tǒng)計學(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。
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)場景設(shè)計高效推薦策略。
b.熟悉 TensorFlow、PyTorch 等深度學(xué)習(xí)框架，熟練使用 Hadoop、Spark 等分布式計算工具。
3.場景理解與創(chuàng)新能力：對健康管理、在線醫(yī)療、用戶行為分析有深刻理解，能夠設(shè)計創(chuàng)新的推薦場景（如任務(wù)激勵、AI 內(nèi)容推薦等）。
4.數(shù)據(jù)敏感性與效果評估：對數(shù)據(jù)敏感，熟悉 A/B 測試方法，能夠從業(yè)務(wù)需求出發(fā)，動態(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)秀的跨團隊協(xié)作能力，與產(chǎn)品、研發(fā)、運營團隊無縫對接，推動推薦系統(tǒng)的持續(xù)優(yōu)化。
加分項：
1.有互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療、健康管理平臺等行業(yè)經(jīng)驗。
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)場景中。
3.參與過用戶增長、內(nèi)容分發(fā)類產(chǎn)品的推薦系統(tǒng)設(shè)計。
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。