任职资格： 1.研究生学历，计算机科学与技术、软件工程、人工智能相关专业； 2.3 年以上算法研发、项目管理工作经验； 3.精通人工智能算法，特别是在深度学习、强化学习、大模型（自然语言）学习领域有深入研究，并有丰富的实战经验； 4.熟练掌握 Python、C++ 编程语言，精通大数据处理技术，具备扎实的算法设计与分析能力； 5.具备良好的沟通表达能力及团队协作精神，能够准确理解客户需求，有效地协调各方资源，推动项目顺利进行； 6.具有较强的文档撰写能力，能够根据客户需求和项目特点，撰写技术方案、项目建议书、等技术类文档； 7.优秀的逻辑思维能力和问题解决能力，能够独立分析和解决复杂的技术问题； 8.优先考虑：拥有军工项目实际工作经验、项目管理经验或熟悉大型知识图谱构建与维护者。 岗位职责： 1.负责人工智能算法的设计、开发和优化，包括但不限于深度学习、强化学习、自然语言处理等领域； 2.对现有算法进行持续优化，提升模型性能，包括准确率、效率、稳定性等方面； 3.进行算法验证和测试，确保算法的可靠性和稳定性； 4.跟踪学习最新的研发技术，将前沿技术转化为实际应用； 5.与客户对接，理解客户需求，撰写设计文档、技术方案、项目报告、解决方案等，为客户或部门提供技术支持，解决技术难题； 6.负责或协助进行项目规划、进度安排以及资源调配，依个人能力而定； 7.遵守相关保密协议和规定，确保项目信息安全等。

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。

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。

岗位职责： 1. 负责微博主站搜索业务，含搜索算法技术的研究、理解业务需求、优化搜索召回、排序效果 2. 负责智能搜索引擎相关算法开发和落地应用，涵盖智搜问答、语义搜索、内容理解、物料挖掘等 3. 负责搜索推荐前沿技术的调研与实现，研究RAG、语义检索、内容生成等技术和算法，并应用到实际问题中 4. 大规模数据挖据和分析，从海量数据中挖掘检索高质量微博与账号 职位要求： 1. 熟悉机器学习常用算法，有3年以上搜索、推荐等项目经验 2. 熟悉常用的策略算法，对数据敏感，熟悉常用数据挖掘算法 3. 熟练使用C++/Java/Python至少一门语言，熟悉Hadoop、Spark等数据处理技术，有较强的算法设计和实现能力 4. 较强的技术攻关能力，能够跟进领域内最新技术研究成果，并结合应用场景快速实验和调优 5. 优秀的分析问题和解决问题的能力，对解决具有挑战性的问题充满激情 6. 良好的沟通能力，良好的团队合作精神

工作职责: 【岗位职责】 1、负责搜索推荐系统中算法模块的研究、设计和开发工作 2、通过召回、排序、重排等环节模型、策略的不断优化，持续提升点击率、转化率、GMV等业务指标 3、保持对业界大模型、深度学习、强化学习等前沿技术的跟进，并尝试在实际业务中落地应用 任职资格: 【技能要求】 1、计算机、数学等相关专业本科及以上学历，1年以上搜索、推荐或广告等方向算法经验 2、熟悉GBDT、DNN等常见机器学习算法，了解基本原理，具备应用实现能力 3、优秀的编码能力, 扎实的数据结构和算法功底，熟练使用Java、Python等主流开发语言中的一种 4、学习能力强，良好的团队精神和沟通表达能力

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。

职位描述 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； 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 计算机相关专业，硕士及以上学历，211/985院校优先 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； 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）； 熟悉至少一种主流深度学习编程框架（TensorFlow/PyTorch）； 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。

1、参与金融场景的大规模用户行为分析与建模； 2、参与个性化推荐场景算法工作，包括数据、算法和工程的全链路落地。 任职要求 1、计算机、数学或统计学相关专业本科及以上学历； 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，熟悉hadoop/hive，具备大数据查询分析能力； 4、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。 5、实习期连续3个月以上，时间更长者优先 加分项： 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；

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

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