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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。
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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。
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职位职责: 1、负责抖音精选业务推荐算法相关工作,与来自国内外**名校、有丰富业界经验的同学合作,共同搭建行业前沿的推荐系统,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多样的业务场景,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。
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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。
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岗位职责: 1. 结合经验和实际场景需求制定解决方案,推进短视频推荐算法的模型和策略迭代 2. 和运营和产品紧密协作,通过用户和内容的深入分析和理解,优化分发机制促进系统生态的长期繁荣。 3. 跟踪技术和产品的前沿趋势,基于美团视频场景特点探索落地应用,产出业务价值 岗位基本要求: 1. 扎实的编程能力和数据结构基础,熟悉常用的机器学习算法,较强的业务问题分析和解决能力; 2. 自驱主动,沟通良好,有团队协作精神 3. 有大流量场景的推荐/广告/搜索落地经验; 4. 紧跟业界技术前沿,深钻特定子方向推荐技术,推进和实现子方向策略的落地
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职位描述 1. 负责探索兴趣、高热内容高效融合的个性化推荐系统,探索大模型技术在推荐系统中的应用,构建博文推荐、词推荐在同步场景的统一解决方案; 2. 负责推荐系统中多样性、偏差问题、公平性问题、用户兴趣层次等方面问题的持续分析和优化; 职位要求 1. 计算机相关专业,硕士及以上学历; 2. 扎实的算法和数据结构基础,优秀的编码能力,优秀的分析和解决问题能力; 3. 机器学习基础扎实,熟悉深度学习算法(CNN/RNN/LSTM/RL/Transformer/面向内容推荐的大规模Sparse&Dense模型等); 4. 熟悉至少一种主流深度学习编程框架(TensorFlow/PyTorch); 5. 具备优秀的学习能力和良好的团队合作精神,较好的沟通能力以及抗压能力;
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岗位职责: 深度参与彩贝壳推荐/搜索引擎开发,为算法团队提供工程侧支持,包括推荐系统维护,故障排查,迭代升级等。 岗位要求: 1.计算机,统计学,数学等相关专业毕业; 2.有3年以上推荐/预测算法领域实际工作经历; 3.具备良好的数据分析,模型评估能力,在推荐/预测领域有丰富的实战经验; 4.熟悉常用的机器学习算法(LR/GBDT/SVM等),熟悉深度学习的原理和实现,熟练掌握;Tensorflow/Torch/Keras等至少一种深度学框架; 5.深刻理解数据清洗,特特提取,以及机器学习,算法框架等理论; 6.具有良好的算法前瞻性; 7.积极主动,认真负责,具备良好的技术问题分析能力,团队协作能力,强烈的责任心以及抗压能力,不挑活;
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岗位职责: 负责叮咚买菜搜索和推荐相关算法工作,包括且不限于NLP、特征工程、模型策略开发等相关工作; 任职资格: 1.计算机,数学或统计学相关专业硕士及以上学历 2.扎实的机器学习基础,能够运用LR、GBDT等传统机器学习模型解决实际的业务问题; 3.扎实的深度学习基础,能够运用DIN、W&D、DeepFM、PNN等模型; 4.熟练使用一种或几种深度学习框架(如tensorflow、caffe、mxnet、pytorch等) 5.熟悉Python/Java/C++/Golang等至少一门编程语言 6.有推荐系统、自然语言处理、深度学习、搜索算法等方面的算法积累者优先
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推荐算法工程师(酷我业务线)
[北京·朝阳门] 07:04发布35k-45k·14薪 经验3-5年 / 本科工具类产品,内容社区,音频|视频媒体 / 上市公司 / 2000人以上岗位职责: 1.负责酷我音乐各业务场景推荐策略优化及算法研发; 2.通过理解用户行为,结合数据挖掘技术,快速迭代并优化用户体验,以及各项数据指标; 3.能够有效学习并落地工业界前沿推荐算法,对业务增长起到推动作用。 任职要求: 1.计算机、数学或相关专业本科以上学历,三年以上工作经验; 2.熟悉常用机器学习算法、深度学习算法,并在推荐系统/搜索/广告等有理论基础和实践经验; 3.熟悉TensorFlow、pytorch常见深度学习框架,熟悉Spark,Hive等大数据处理工具; 4.具有良好的工程实现能力,熟练掌握C/C++、Java、Python等至少一种编程语言; 5.有较好的学习能力、沟通能力、团队协作能力,积极主动,愿意接受挑战。 -
职位职责: 1、发现优化大模型的简单、普适的想法,并应用到各个规模的模型中提升效果; 2、推进数据建设、指令微调、偏好对齐、继续预训练等模型优化方面的工作,提高模型质量和适应性; 3、探索复杂指令、长上下文、多轮对话下,大模型更为复杂的理解、推理和生成能力; 4、基于语言处理、内容创作、教育指导、角色扮演、复杂Agent、AI搜索和工具、代码助手等服务和应用优化模型效果; 5、推进大模型效果评估,尤其是复杂场景(多轮对话、开放领域)评估集建设和自动化评估能力建设; 6、深入研究和探索大模型在ToB企业服务中的更多使用场景,拓展模型的应用范围,如搜索、推荐、广告、创作、客服和办公等各类场景。 职位要求: 1、计算机相关专业本科及以上学历,1年以上算法研发工作经验,有相关方向技术和研究背景的候选人优先; 2、优秀的代码能力、数据结构和基础算法功底,C/C++或Python熟练; 3、有领域**会议文章(NeurIPS、ICML、ICLR、CVPR、ICCV、ACL、KDD等)、有编程/AI 比赛获奖(ACM/ICPC、NOI/IOI、Top Coder、Kaggle等)优先; 4、熟悉NLP相关的算法和技术,在相关领域有过良好研究记录者优先,熟悉大模型预训练、SFT与RL算法者优先; 5、在大模型领域,主导参与过大影响力的项目或论文者优先; 6、出色的独立分析和解决问题的能力,能深入解决大模型优化和应用存在的问题;良好自驱力和沟通协作能力,能和团队一起探索新技术,推进技术进步。
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1、方向一:广告推荐 负责广告召回模块的优化,通过数据挖掘、自然语言处理等技术,在保证广告相关性的同时提升广告召回率,进而提升系统变现能力。 2、方向二:广告点击率/转化率预估 负责CTR/CVR模型优化相关工作,在特征工程、模型结构、机制策略等方面进行持续探索优化,提升广告的点击率和转化率,进而提升系统变现能力以及客户投放效果。 3、方向三:广告反作弊 持续优化反作弊相关的算法策略,以有效识别作弊行为挽回客户损失;建立并完善作弊行为预警及监控系统,提升反作弊系统的事前预警能力以及事后case分析的效率。 1、 计算机相关专业大学本科及以上学历; 2、 精通C/C++/Java/python语言之一; 3、 熟悉分布式计算平台,有海量数据处理经验; 4、 熟悉常用的数据挖掘/机器学习/自然语言处理算法,并有一定的实践经验; 5、 优秀的分析问题解决问题的能力,具备搜索/推荐/广告业务经验者优先。
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岗位介绍: 深度参与彩贝壳算法模型搭建,负责推荐/预测模型评估,决策, 并持续优化算法模型等内容。 岗位要求: 1.有5年以上互联网工作经验,熟悉推荐/搜索相关流程,2年以上推荐/搜索领域实际工作经历 2.具有扎实的数据结构和基础算法功底,深入了解JavaCore,具有丰富的JVM调优经验以及Java源码阅读能力 3.熟悉常见的Java技术栈,包括Springboot,Dubbo,Redis,进程内缓存等,并对其中一项有深入研究 4.对召回,粗排,精排,预测等工程侧流程,有着深刻的认知以及优化意识 5.具备优秀的代码设计能力,能灵活应用相关设计模式 6.积极主动,认真负责,具备良好的技术问题分析能力,团队协作能力,强烈的责任心以及抗压能力 加分项: 1.在电商,OTA或本地生活领域内,有推荐/搜索/动态定价/选品等算法工作经历 2.有0-1搭建算法模型经验 3.了解Java语言以及对应的技术栈;
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岗位职责: -持续构建完善高可用高效高性能的推荐系统,对推荐效果提升提供强有力支撑; 岗位要求: -计算机及相关专业本科及以上学历,具有扎实的代码功底,熟悉常用的算法和数据结构 -精通Java语言和框架,熟悉了解Python语言,具有良好的编程习惯,熟悉Linux开发环境,掌握设计模式 -熟悉Hadoop/Hive/HBase/Spark/Flink/ES等计算框架,有实际应用和开发经验; -掌握多线程及高性能的设计编码及性能调优,有高并发应用开发经验,对服务治理体系有充分的理解和应用 -具备推荐、广告、搜索开发经验者优先;
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岗位名称:搜索、推荐算法工程师 岗位职能:算法工程师 工作年限:3-5年 学历要求:硕士及以上 工作职责: 负责如下场景的模型训练以及落地 1、自然语言处理场景;任务举例:文本分类、实体识别、query 分析、分词、情感分析等; 2、搜索、推荐召回场景;任务举例:基于 Query 的召回、基于 item 的召回等; 3、搜索、推荐精排场景; 岗位需求: 1、对数据敏感,具有优秀的逻辑思维能力,善于分析问题,解决问题; 2、精通主流深度学习框架:Tensorflow、PyTorch 等; 3、深刻理解机器学习和深度学习算法原理;对 query 分析、相关性、召回模型、机器学习 排序有深刻的理解和应用经验; 4、深刻理解深度学习算法的训练,可根据不同业务场景对模型本身进行调优,精通训练数 据的构造、训练超参的调整; 5、熟悉主流 NLP 算法及推荐算法,比如:BERT 模型、DSSM、ESMM、CRF、GNN 等; 6、有复现论文模型的相关经验; 7、有深度学习部署框架(Triton、Onnx、TFServing 之一)相关业务应用的落地经验; 8、了解大数据(Spark、Hive)技术; 9、熟悉 Java,有工程落地经验者优先;
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岗位职责: -结合电商的业务特性,进行模型和算法创新,打造业行领先的机器学习/深度学习算法平台能力。 -超大规模的机器学习模型优化,包括但不限于深度学习、强化学习、表征学习等,最大效率地提升电商流量效率。 岗位要求: -计算机及相关专业,具有扎实的算法和数据结构,优秀的问题理解能力和编码能力。 -扎实的机器学习理论基础,具有行业常用的机器学习算法实践经验。 -熟悉业界主流的机器学习平台,有大规模机器学习平台的研发经验者优先,有Tensorflow/PyTorch等机器学习框架使用经验者优先。 -具有电商相关业务的算法实践经验者优先,包括但不限于推荐、广告、搜索等。 -良好的团队合作和协调沟通能力,学习能力强,自我驱动力强。