-
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。
-
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。
-
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:抖音长期生态团队,负责设计、优化抖音的内容分发和作者成长机制,保障抖音多业务的健康可持续发展。我们的工作涉及大规模推荐算法的优化、复杂约束的优化问题的解决、对多种场景的推荐架构的设计和实现和对产品数据的复杂深入的分析工作。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、负责抖音多题材内容的业务算法工作,共同搭建业界领先的推荐系统; 2、深入理解业务和机器学习技术,优化模型&策略,持续提升推荐效果; 3、深入理解用户行为,结合数据挖掘等技术,优化用户创作和浏览等体验。 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、业务思维强,具备优秀的发现问题、分析问题和解决问题的能力,对解决具有挑战性问题充满激情; 3、对技术有热情,有良好的沟通表达能力和团队精神; 4、熟悉机器学习,对推荐系统相关领域有经验者优先; 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、支持快速增长的抖音内容电商业务(包括视频电商和直播电商)的推荐算法工作,职责范围包括提升转化效率,改善购物体验,探索更高效的商业模式,提升内容生态健康程度等; 2、搭建业内领先的机器学习算法和架构,建模用户购物兴趣,提升用户体验; 3、应用先进的机器学习技术,解决各种在线/离线、大数据量/小数据量、长期/短期信号等不同场景中遇到的技术挑战,包括标签缺失、反馈周期长、收敛速度慢、信号相关性弱等; 4、对电商生态中用户、作者、商家的行为做深入的分析和理解,制定算法策略促进生态良性发展; 5、独立负责产业务场景中的一个模块,与产品、运营团队一起,对模块的未来发展进行规划和设计,制定推荐策略的目标。 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、优秀的分析问题和解决问题的能力,对解决具有挑战性问题充满激情; 3、对技术有热情,有良好的沟通表达能力和团队精神; 4、熟悉机器学习、自然语言处理、数据挖掘中的一项或多项,对推荐系统、计算广告、搜索引擎等相关领域有经验者优先。
-
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;
-
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。
-
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
-
岗位职责: 1. 负责票圈推荐核⼼算法模型、策略机制的优化迭代,包括但 不限于模型、机制、策略相关的海ᰁ数据分析挖掘、⼤规模 深度学习实战、业界前沿技术探索等等; 2. 搭建票圈推荐系统的模型、机制、框架并可持续深⼊优化, 对业界进展有敏感度; 3. 参与票圈推荐算法的中⻓期技术规划,制定相应的技术发展 ⽅向,并在具体场景成功应⽤。 岗位基本要求: 1. 2年及以上推荐/⼴告/搜索相关经验,或某⼀⽅⾯有突出亮 点; 2. 扎实的编程能⼒和数据结构基础,较强的业务问题分析和解 决能⼒; 3. 熟悉常⽤的机器学习、深度学习或强化学习算法,了解召回/ 排序相关基础算法; 4. ⾃驱主动,沟通良好,有团队协作精神; 5. ⼯作有热情,追求卓越。 具备以下优先: 1. ⼤规模⼴告、推荐、搜索经验; 2. 复杂业务环境算法创新; 3. 有算法竞赛成绩、顶会论⽂; 4. 主动性强,追求卓越。 岗位亮点: 1. 【业务增⻓】:现存市场中稀缺的⾼速增⻓的⼤体ᰁ推荐和 ⼴告环境; 2. 【⽅向多元】:算法、模型、策略、业务全⽅位优化,技 术、⾏业、个⼈基本功全⽅位提升; 3. 【问题核⼼】:有深度的系统理解认知,获得抓住阶段性核 ⼼问题的能⼒,从票圈业务特性⼊⼿,解决核⼼问题,获得 快速能⼒增⻓; 4. 【不设边界】:可提供推荐、⼴告、LLM/AIGC多⽅⾯算法 视ᰀ,避免螺丝钉,为优秀的同学提供更快职业发展机会!
-
工作职责: 1、负责推荐算法,涉及召回、排序提升产品核心指标 2、深入理解业务,针对海量用户行为挖掘特征提升模型效果,建立有效的推荐指标体系 3、挖掘用户在app内的行为建立良好的推荐生态系统 任职要求: 1、3-5年推荐算法工作经验 2、精通spark、sql,具备良好的数据分析能力、特征工程经验 3、精通tensorflow,熟悉低阶API,有过Custom training及分布式训练经验;熟悉传统机器学习xgb,熟悉主流推荐模型并有实际开发经验 4、熟悉linux平台,精通python,有过java开发经历 5、211/985硕士优先
-
工作职责: 1、负责推荐算法,涉及召回、排序提升产品核心指标 2、深入理解业务,针对海量用户行为挖掘特征提升模型效果,建立有效的推荐指标体系 3、挖掘用户在app内的行为建立良好的推荐生态系统 任职要求: 1、3-5年推荐算法工作经验 2、精通spark、sql,具备良好的数据分析能力、特征工程经验 3、精通tensorflow,熟悉低阶API,有过Custom training及分布式训练经验;熟悉传统机器学习xgb,熟悉主流推荐模型并有实际开发经验 4、熟悉linux平台,精通python,有过java开发经历 5、211/985硕士优先
-
职位描述: 1、设计和实现高效、可扩展的推荐算法。 2、分析用户行为数据,提出并验证新的推荐策略。 3、与跨职能团队合作,将推荐算法集成到产品中。 4、负责推荐算法召回、粗排、精排、机制策略等的研发和探索. 5、探索海量数据下的数据挖掘和建模方法,探索复杂推荐问题的系统设计方法。 6、监控推荐系统的性能,并不断优化算法。 7、编写高质量的代码,并进行代码审查。 8、保持对最新技术和算法的了解,并将其应用于工作中。
-
工作职责 -推荐策略部坐标百度双引擎(搜索+信息流)核心业务,以Feed推荐体验的最终呈现,提供推荐能力平台化服务 -研究数据挖掘或统计学习领域的前沿技术,并用于实际问题的解决和优化 -大规模机器学习算法研究及并行化实现,为各种大规模机器学习应用研发核心技术 -通过对数据的敏锐洞察,深入挖掘产品潜在价值和需求,进而提供更有价值的产品和服务,通过技术创新推动产品成长 任职资格 -具有以下一个或多个领域的理论背景和实践经验:机器学习/数据挖掘/深度学习/信息检索/自然语言处理/机制设计/博弈论 -至少精通一门编程语言,熟悉网络编程、多线程、分布式编程技术,对数据结构和算法设计有较为深刻的理解 具有以下条件者优先: -熟悉文本分类、聚类、机器翻译,有相关项目经验 -熟悉海量数据处理、最优化算法、分布式计算或高性能并行计算,有相关项目经验
-
1、通过算法优化视频社区的生产生态、用户体验,帮助业务增长; 2、参与亿级用户规模的视频推荐优化,提升停留时长、点击率、留存率等核心指标; 3、深入理解业务以及快手推荐系统,寻找短期、长期不同视角下的业务增长空间,不断完善推荐系统; 4、探索和研究最前沿的技术,结合实际应用场景,产出有效的业界领先的技术解决方案; 5、这里有众多行业极具影响力的技术人和你碰撞思维,讨论有趣的技术业务问题; 6、这里有和技术深度结合且极大规模、富有社会价值的业务场景,为你提供广袤的创新空间; 7、这里有丰富的数据和海量计算资源,期待你的发挥,创造更多的价值。 任职要求 1、 自信、敢于突破,对技术充满热情,对探索技术突破有执着追求; 2、具备良好的沟通协作能力,较强的责任感和持续的自驱力; 3、计算机、数学、统计学、电子工程、通信、人工智能等相关专业; 4、熟悉Linux,C++,Java和Python,优秀的编码与代码控制能力, 扎实的数据结构和算法功底; 5、熟悉大规模数据挖掘、机器学习、分布式计算,具备实际工作经验; 6、善于阅读文献,快速学习 ,具备优秀的分析和解决问题的能力,良好的沟通协作能力。 如果你还满足以下要求,我们会优先考虑: 1、有推荐系统、机器学习、信息检索、自然语言理解、计算广告学及算法博弈论相关领域研究及实践经验; 2、有实际线上的高并发架构开发和调优的经验; 3、在SIGKDD、ICML、NIPS、WSDM、WWW、ACL、RECSYS等相关国际会议上有文献发表; 4、有ACM / Topcoder Algorithm 或类似算法竞赛经历者优先。
-
岗位职责: 1、负责内容推荐算法工作,结合大规模机器学习系统,搭建领先的推荐系统,优化用户体验,帮助业务增长; 2、面向业务目标,设计特征,优化模型,优化排序机制,提升停留时长、点击率、留存率等核心指标; 3、负责混排策略、精排、召回等链路优化,提升推荐体验; 4、探索和研究最前沿的技术,结合实际应用场景,产出有效的业界领先的技术解决方案; 5、良好的沟通和推动能力,主动性强,对个性化推荐有一定的兴趣; 岗位要求: 1、 本科及以上学历,推荐/搜索/广告/机器学习相关背景,3年及以上相关工作经验; 2、熟悉Linux,C++,Java和Python,优秀的编码与代码控制能力, 扎实的数据结构和算法功底; 3、熟悉大规模数据挖掘、机器学习、分布式计算,具备实际工作经验; 4、追踪业内前沿技术,结合业务特点,探索将前沿的算法技术应用于实际业务; 5、较强的自驱力及快速学习能力,较强的抗压能力。