岗位职责： 1、参与产品功能迭代实验、ABT实验效果回收、异动分析等 2、参与平台策略洞察分析，探索增长点赋能业务增长 3、了解埋点，业务日常数据需求支持，数据提取、报表配置等 岗位要求： 1、本科及以上学历，有数学、统计相关专业或数据分析经验优先； 2、熟悉常见的数据分析方法，SQL能力较强； 3、熟悉tableau配置； 4、较强的学习能力、沟通表达能力、理解能力及洞察能力；

岗位职责： 1、参与产品功能迭代实验、ABT实验效果回收、异动归因、因果推断等； 2、熟悉推荐/搜索业务链路，能够构建链路中的数据体系； 3、参与推荐/搜索的策略分析，探索增长点赋能业务增长； 4、了解埋点，业务日常数据需求支持，数据提取、报表配置等。 岗位要求： 1、3-5年，本科及以上学历，有数学、统计相关专业或数据分析经验优先； 2、熟悉常见的数据分析方法，SQL能力较强； 3、熟悉tableau配置； 4、较强的学习能力、沟通表达能力、理解能力及洞察能力； 5、熟悉AB tesing基本原理和方法，能够用AB testing帮助业务判断策略有效性。

岗位职责： 1.负责腾讯音乐集团相关产品推荐算法的设计实现与优化； 2.负责完善现有推荐系统的基础算法及并行计算框架； 3.负责音乐平台业务的基于用户/音乐特性的数据挖掘及推荐策略设计实现； 4.负责能够根据业务数据变化不断设计并调整算法策略来提升算法质量，并最终提升用户体验。 岗位要求： 1.硕士及以上学历； 2.计算机，统计，信息，数学等相关专业毕业优先； 3.扎实可靠的编程能力，精通C/C++/GO至少一门编程语言； 4.熟悉业内推荐算法及数据挖掘领域的技术热点和进展，对互联网在线音乐的推荐系统架构设计有深入了解； 5.了解Hadoop/Spark生态相关技术优先； 6.具备规模分布式数据存储与计算开发经验者优先； 7.沟通能力佳，表达能力出众者，音乐爱好者优先。

职位职责： 团队介绍：抖音推荐团队，负责抖音的推荐算法，直接为抖音的核心用户体验负责，涉及内容消费，社交，直播，推送，同城，电商各个场景。我们的工作内容包括大规模推荐算法的优化、复杂约束的优化问题的解决、CV/NLP等多个学术领域的算法改进以及对多种场景的推荐架构的设计和对产品数据的复杂深入的分析。在这里，你可以深入钻研机器学习算法的改进和优化，探索前沿的技术；可以通过对产品的深度理解和思考，将算法应用到业务中去；也可以通过对产品和内容生态的深度分析，影响产品未来的发展方向。 1、负责抖音核心的业务推荐算法工作，与来自国内外**名校、有丰富业界经验的同学合作，共同搭建行业**的推荐系统，为用户提供一流的产品体验； 2、将前沿的机器学习技术应用到抖音的核心场景业务，优化用户体验促进业务发展； 3、研究方向包含且不局限于：深度学习、图神经网络、多任务学习、learning to rank、模型压缩和加速、多模态技术等，结合业务的实际问题来做好技术的探索和研究； 4、和产品、运营团队紧密合作，通过对产品和用户的深入理解和分析，制定算法策略促进抖音生态的长期繁荣发展。 职位要求： 1、具备优秀的编码能力，扎实的数据结构和算法功底； 2、对机器学习有热情、乐于学习、思考和创新，有自然语言处理、数据挖掘、计算机视觉相关的工作经验； 3、熟悉常见算法，如LR，GBDT，DNN等，具备推导，实现，应用能力； 4、熟悉C++和Python语言，熟悉Linux开发环境； 5、优秀的分析问题和解决问题的能力，有良好的沟通表达能力和团队精神。

职位职责： 1、深入理解AI大模型，对大模型技术及数据有深刻认知，对数据质量和模型性能的影响敏感； 2、有用户视角，理解AI对话中用户的诉求，对结果质量和用户满足度敏感； 3、负责实际应用场景中大模型数据的标注和质检工作，根据标准规则对模型结果进行标注、质检、验收； 4、学习并可以通过PE（Prompt Engineering）撰写提升标注效率和准确率； 5、基于专业知识输出培训资源，并对团队成长赋能。 职位要求： 1、本科及以上学历，3年以上互联网产品运营经验，有搜索推荐或者PE撰写经验者优先； 2、熟练使用Excel、SQL等数据分析工具，具备较好的数据获取、分析能力； 3、具备优秀的内容理解和文本撰写能力，有较好的逻辑思路； 4、有较强的自驱力和学习能力，对AI有激情，能接受快节奏的工作； 5、具备较好的团队沟通、协作能力、复杂问题解决能力，抗压能力强。

岗位职责： 1、负责搜狐新闻相关的算法研发、优化工作，运用策略和算法手段为用户带来更好的产品体验； 2、参与推荐系统的全链路开发与优化，包括但不局限于召回、排序、混排等； 3、通过对数据的敏锐洞察，深入挖掘产品潜在价值和需求； 4、追踪推荐领域的前沿技术，并进行模型创新，合理的运用在业务中； 任职要求： 1、推荐/搜索/广告/机器学习相关背景，有 1～3年工作经验； 2、有大规模推荐算法和系统研发经验者优先，对推荐算法有热情、乐于学习、思考和创新； 3、关注技术前沿进展，对解决具有挑战性问题充满激情； 4、较好的团队合作精神，较强的沟通能力和自我驱动力。

我们正在寻找一位经验丰富的推荐算法工程师，负责推荐算法的框架搭建和工程效能优化工作。该职位将主要负责TF和PyTorch框架在推荐系统中的应用，包括离线和在线训练优化、模型部署及生成式模型的实时预估。我们期待您的加入，共同推动公司的技术和业务发展。 岗位职责： 1. 离线Pipeline优化：优化TF框架的离线和在线逻辑，提升TF集群训练和GPU训练的离线pipeline资源利用率和效率。 2. 模型Serving：探索并搭建基于TF/PyTorch的Serving方案，实现推荐场景下的近线和在线预估流程。 3. 生成式模型应用：落地推荐领域的生成式模型预估框架，负责对应的训练加速和实时预估的部署。 4. 算法研发：优化工程效率，提升推荐系统的性能和效果。构建通用有效的工具和框架。 任职要求： 1. 教育背景：计算机科学相关专业本科及以上学历。 2. 工作背景：推荐算法领域3年以上的工作经验。 3. 技术经验： - 熟悉TF/PyTorch框架，具备离线Pipeline和在线Serving相应的部署和优化能力。 - 熟悉GPU加速相关技术，能够优化大规模数据的训练速度。 - 具有生成式模型应用经验，能够实现生成式模型的训练加速和实时预估部署。 4. 编程能力：精通Python编程，熟悉C++/Java或其他编程语言者优先。 5. 工程经验：具备扎实的工程能力，有大型推荐系统开发和优化经验者优先。 6. 沟通能力：良好的团队合作精神，具备跨团队沟通协作的能力。 7. 创新精神：热爱技术创新，乐于接受挑战，并能够持续学习和应用新技术。 优先条件： 1. 互联网公司推荐系统的相关工作经验。 2. 在推荐算法、机器学习或深度学习领域有高质量论文或专利。 3. 开源项目贡献经验。

职位描述 1、开发灵活可靠的轨迹与行为预测算法，满足下游决策规划模块的需求。 2、探索基于learning的决策规划与端到端方案 3、构建数据闭环，完成模型自动化迭代。 职位要求 1、熟悉学术界前沿基于学习的预测与规划算法的研究，并有实际动手经验； 2、良好的编程能力，熟悉python, c++，掌握常见的算法和数据结构知识。 1、有相关研究经验，在顶会上有高水平论文发表； 2、参加kaggle或知名会议上举办的相关比赛取得优异成绩； 3、ACM/ICPC、CCPC、NOI、IOI等计算机/信息学竞赛获奖经历。 4、参与过预测算法在实车的部署，了解预测算法在部署中的实际问题。 5、了解传统的决策规划算法，并知晓能力边界与待解决问题。

工作内容： 1、了解行业及竞品动态，结合公司及部门战略，定期对业务相关数据进行分析解读，挖掘业务问题和增长路径机会； 2、基于业务场景及目标进行数据需求分析、归因、模型，为业务增长策略提供依据；制定业务增长目标，监控并报告关键指标的变化和趋势； 3、深入业务，挖掘数据需求共性，产出专项问题分析，并沉淀分析方法； 工作要求： 1、了解文娱行业及业务逻辑，能够通过大量业务数据进行处理和分析，对关键问题进行归因； 2、对行业动态有敏感度，结合内外部数据挖掘数据增长机会，并推进验证； 3、具有结构化思考能力，ppt写的好可加分。

工作职责: 1、对产品技术体系进行数据需求支持，挖掘分析主题，开展数据分析工作，基于数据分析成果，为产品部门提供业务优化建议，持续改进产品运营效果； 2、参与数据分析呈现分析结果，核心指标挖掘，建立数据可视化监控； 3、参与相关数据体系建设工作，搭建数据指标体系，制定数据指标、统一数据口径，并落地。 任职要求: 1、本科学历及以上，统计学、数学、计算机相关专业； 2、具备互联网公司数据分析或数据挖掘岗位3年以上经验； 3、具有良好的逻辑分析能力，能够独立跟进项目； 4、勤奋好学，积极上进，能够快速掌握相关业务/技术知识； 5、有责任心，抗压能力强，性格开朗，注重人际沟通。

岗位职责： 1、使用建模工具进行信用模型及反欺诈模型开发，包括数据准备、建模及数据分析、模型的选取与优化、模型验证等工作； 2、对海量业务数据进行分析，深度挖掘内部数据，构建风控指标体系并具备开发特征库及解释相应衍生变量、规则的能力； 3、熟悉风控审批、额度、定价策略的制定方法及相应建模流程； 4、针对不同金融机构和业务给出相应的风控建模方案，向客户进行阐释并参与实施； 5、针对客户痛点进行业务引导并提供技术支持； 6、具备探索新业务场景的能力与热情，对于知识与技术向新场景迁移和应用有独立的见解。 岗位要求： 1、三年以上相关领域工作经验，统计、数学、计算机、金融工程等相关专业硕士及以上学历； 2、至少能熟练运用SAS/R/Python中的一种进行数据分析或建模，熟练掌握数据库操作（如SQL语句）； 3、掌握逻辑回归、决策树、机器学习等建模方法，了解算法的原理； 4、拥有银行/互金/消金等金融机构数据分析、策略开发以及建模工作经验者优先； 5、具备独立思考能力，逻辑严谨，对数据敏感，善于发现、探索并解决问题，自我驱动力强； 6、有较强的责任心及抗压能力。

工作职责: 1、负责保险数据中台整体架构设计与优化，负责主导数据中台/数据仓库/数据集市的模型架构设计； 2、构建数据治理体系，包括制定数据标准管理规范，元数据管理，主数据、数据质量监控等数据管理工作； 3、负责团队内数据建模方法体系的构建和理论指导、能够带领团队提高技术水平，培养团队人才； 4、理解并合理抽象业务需求，发挥数据价值，带领团队完成数据仓库/数据集市/数据应用等的设计与数据建模，与业务，BI团队紧密合作。 任职资格: 1、**本科及以上学历，5年以上数据中台/数据仓库/数据平台相关经验，具备乙方或者大型实体企业内部的数据建模项目经验； 2、具备数据仓库和数据建模能力，熟悉建模理论与方法、维度建模、不同行业的模型主题域，能够按照需求正确划分主题，产出概念模型，业务模型，逻辑模型等； 3、具有数据仓库建模经验，熟悉IBM和teradata的FS-LDM的建模方法，并有金融企业数据中台/数据仓库建模实际落地经验； 4、个人具有良好的数据分析、逻辑推理能力，良好的学习能力与团队精神，工作热情努力、积极主动、高效负责； 5、熟悉大数据开发技术，包括Hadoop,Hive,Spark,Flink,Kafka等大数据框架原理及应用，对常见数仓技术体系：Kylin,Doris,Clickhouse,Hive,Spark,Flink,Kafka等，有一定实际研发经验。 6、具有良好的沟通能力和抗压能力，有项目协调/团队管理的经验。 加分项： 1、熟悉数据仓库总线矩阵设计和数据仓库项目的实施流程； 2、熟悉保险行业相关业务，具备项目协调/团队管理的经验； 3、有阿里大数据生态Maxcompute、dataworks项目经验；

【岗位职责】 1.协助进行国家重点项目中的ETL、指标计算、数据治理等的研发工作； 2.协助进行数据中台设计和研发，为知识图谱、人物建模、搜索推荐等提供高质量数据，开发灵活可扩展的处理流程以及直观易用的数据界面； 3.协助进行全球多语言技术数据的抓取/补全； 4.协助进行数据正确性/完整性自动化检查； 5.协助进行自动抓取入库流程框架开发； 6.数据统计框架开发； 7.相关数据文档的撰写。 【岗位要求】 1.硕士，计算机/数学相关方向专业，可确保每周3天实习； 2.熟练掌握python编程，了解常用的数据处理库如pandas等； 3.熟悉mysql数据库，能够熟练编写sql语句并优化； 4.有数据清洗、数据处理、数据自动化监测经历者优先； 5.熟悉一种或多种主流开源大数据平台组件者优先，如Flume、Kafka、Hadoop、Hive、Spark、Flink； 6.了解数据分析/挖掘常用方法者优先，如序列分析、关联分析、异常点挖掘、分类、聚类等； 7.有编程竞赛获奖经历者优先，如 ACM、中国大学生程序设计大赛、蓝桥杯、CCF 相关竞赛或 CCF 等级考试相关、PAT 等级考试； 8.良好的团队合作，较强的沟通能力、学习能力，对解决具有挑战性问题充满激情。

岗位职责： 1、深度参与数字化转型项目，提供变革方案，主导数据治理项目，组织拉通业务和技术部门共同推进项目实施，包括数据需求调研与分析、数据标准制定、数据生命清理、数据质量监控、数据管理规章制度设计等； 2、负责数据管理专业领域的规划及实施落地，包括企业级数据模型及架构管理、元数据管理、主数据管理、数据标准管理、数据质量管理、数据安全管理和数据资产管理等数据全生命周周期管理； 3、负责对数据的收集、整理、组织、存储、加工、归档、消亡各个过程进行控制与管理，以确保获得准确的数据满足数据服务的要求数据架构、数据模型（逻辑）、数据质量、元数据、主数据和数据安全等相关内容的要求； 4、规划数据管理体系，完善数据管理标准，管理制度、监督与考核办法，并建立、发布和维护相应标准化文档；负责统筹并建立内外部数据管控机制、管理规划和考核评价机制； 5、负责跟进行业大数据服务，根据业务发展推动引入外部数据源，推动数据中台建立，支撑业务高速发展； 6、负责数据治理落地相关工作的推进、跟踪、检查和宣讲，引入业界数据管理最佳实践，沉淀公司级数据治理实施能力。 任职要求： 1、***本科及以上学历，统计学、数学、金融、计算机相关专业； 2、熟悉数据治理知识体系框架，5年以上大型金融企业数据治理相关工作经验，系统掌握数据治理方法论，具备数据管理规划设计落地实施经验，作为项目负责人或核心成员主导过主数据治理项目实施者优先； 3、熟悉数据治理知识框架体系，精通主数据治理方法论，熟悉DAMA、DCMM等，具有数据治理专家（CDGP）、PMP等资质证书优先考虑； 4、具备项目价值提炼，总结项目核心亮点、项目规划、工作业绩等能力，以及调研访谈、方案设计及展示能力； 5、具备丰富的项目管理能力，能够制定工作计划、监控推动计划执行、保证交付质量、确保项目阶段目标达成，具有良好的沟通和组织协调能力；语言表达能力强，逻辑思维能力强，思路清晰。

大众点评作为国内重要的本地生活消费决策参考平台，多年来深耕本地生活消费领域，深受广大用户的信任和喜爱。我们的业务覆盖了吃喝玩乐游购娱等生活场景，通过极具辨识度和公信力的”星级“和”评价“产品，为数亿用户提供了全面、可信的消费决策依据。为更好满足用户探索城市的需求，大众点评在原有星级和评价的基础上，以信息流产品形式，助力用户发现更多好去处。大量优秀年轻同学的加入，为我们的团队注入了澎湃活力。我们相信，真实的生活是不可替代的，真实的感受是值得记录的，真实的美好是要被看到的。希望优秀的你能和我们一起，帮助广大用户在大众点评上发现更多好去处，找到属于自己的人间烟火气，共创美好生活。 岗位职责 1. 参与点评搜索场景下召回/相关性/排序等核心模块的优化工作； 2. 关注业界在搜索/推荐场景的前沿技术，能够合理优化和解决实际业务问题； 3. 利用NLP/深度学习等相关技术，不断优化搜索用户体验，驱动业务规模增长。 岗位基本需求 1. 2年及以上推荐/广告/搜索等领域算法开发经验； 2. 具备扎实的编程能力和数据结构算法基础； 3. 熟练掌握NLP/深度学习等相关技术，熟练应用算法工具，如TensorFlow、PyTorch等； 4. 对数据敏感，具有优秀的逻辑思维能力，学习能力强，对解决挑战性问题充满热情； 5. 具备良好的团队协作能力和沟通能力。 具备以下者优先 1. 在大厂的搜推广领域有算法落地经验； 2. 在国际顶会或核心期刊上发表过学术论文。 岗位亮点 1. 参与点评搜索渗透的机遇和挑战，与业内搜索领域一流的技术团队一起攻坚业务问题； 2. 参与百亿级样本和十亿级特征规模的深度学习模型的训练，以及相关的离线在线pipeline的优化； 3. 深度洞察用户需求，参与业务策略的制定，在千万级别的用户场景上验证自己的想法； 4. 点评搜索核心研发团队，极具挑战的算法实战业务环境，特别适合希望在算法方向做深做强追求卓越的同学； 5. 完善的培养机制和良好的团队氛围，包括mentor、知识分享、技术博客/论文/专利机制等。 其他补充信息 点评技术部负责点评App相关业务的研发工作，支撑业务发展，为用户提供优质的服务，同时致力于用技术手段为点评APP的用户提供业界一流水准的用户体验。