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团队技术成果
1.WSDM 2022 : CAN: Feature Co-Action for Click-Through Rate Prediction
2. CIKM 2021 : One Model to Serve All: Star Topology Adaptive Recommender for Multi-Domain CTR Prediction
3. KDD 2021 ：Real Negatives Matter: Continuous Training with Real Negatives for Delayed Feedback Modeling
4. CIKM 2020：Search-based User Interest Modeling with Lifelong Sequential Behavior Data for Click-through Rate Prediction
5. AAAI 2019 : Deep Interest Evolution Network for Click-Through Rate Prediction
6. KDD 2019 ：Practice on Long Sequential User Behavior Modeling for Click-Through Rate Prediction
7. KDD 2018 : Deep Interest Network for Click-Through Rate Prediction
8. SIGIR 2018 : Entire Space Multi-Task Model: An Effective Approach for Estimating Post-Click Conversion Rate
1. 计算机、数学、电子工程、通信、人工智能等相关专业；
2. 熟悉常用的机器学习算法，对算法原理及应用有较深入的理解，精通 C/C++、Java、Python 等其中至少一门编程语言；
3. 在机器学习、数据挖掘、计算广告学等相关领域顶级会议/期刊上发表论文者或有深入研究经历的同学优先；
4. 有过机器学习/深度学习框架或系统平台开发经验的同学优先。
申请方式
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