工作职责
1，召回模型优化。应用业界最新模型，优化模型结构，发掘优质正负样本，从而提高模型离线指标，例如相关性、多兴趣、覆盖率等。2，排序模型优化。应用业界最新模型，优化模型结构，提高数据质量，提高排序指标，例如auc、NDCG等。3，自监督学习应用。将对比学习等自监督学习方法，应用到召回和排序模型，缓解数据稀疏问题，学习更好的物品向量表示。4，GAN应用。使用对抗学习等方法，发掘优质hard负样本，更高效的利用样本，提高用户和物品向量质量。
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