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LibRec团队组建

LibRec是一个基于Java的开源推荐系统工具库,网站链接是 http://www.librec.net/, 源码链接是 https://github.com/guoguibing/librec. 在Github中搜索recommender systems, LibRec在返回的结果里名列前位(top 5),目前受到很多工业界和学术界人员的关注和使用。其它在规划中的内容包括推荐展示系统,工业应用拓展,与其它工具库做整合。整合后的LibRec将是推荐系统领域内最完整,最具有活力的开源工具库。

由于本人工作变动及精力分散,影响了LibRec的更新和持续开发。我也深刻体会到了团队协作的重要性,尤其是这样一个开源系统,仅仅依靠个人的力量是非常有限的。因此,为了促进LibRec的持续改进和更好地服务推荐系统社区,现准备组建LibRec开发团队。欢迎有志于从事开源推荐事业的梦想人士加入我们的团队。有意向的朋友可发个人简历到我的邮箱:[email protected],或加微信了解更多,非诚勿扰。

本招募信息长期有效,欢迎志同道合的人士积极参与,为开源推荐系统贡献自己的一份力。

基本要求

  • 熟悉Java编程
  • 能阅读英文文献
  • 参加过推荐系统竞赛的优先考虑

招募人员

团队目前主要成员有6人(查看详情),现拟招募2~3名新成员参与开发。

  • 架构师1~2名:主要负责接口设计、改进构架和数据结构,测试并优化算法。
  • 工程师3~4名:主要负责实现并测试新的算法代码。目前规划的内容主要有:
    • Tensor Factorization
    • Factorization machines
    • Probabilistic graphic models
    • Content-based recommendation models
    • POI-based recommendadtion models
    • Deep learning models
    • Up-to-date recommendation models
    • Python, C++ interfaces

工作方式及待遇

  • 以自主工作为主,每周定时讨论开发进展和问题。
  • LibRec库主页上列为开发团队主要成员。
  • 在获得经费支持时,可为团队成员发放补贴。
  • 优先及优惠参与团队组织的各项学术活动。
  • 可组队参加各类推荐系统竞赛,赢取名次和奖金。
  • 工作突出的队员可获推荐国外留学或工作,也欢迎报考东北大学硕士/博士研究生。

招募流程

  1. 投递个人简历到 [email protected]
  2. 通知面试
  3. 加入团队

联系方式

郭贵冰
东北大学软件学院,副教授
主页:http://www.luckymoon.me

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