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。

岗位职责： 1. 负责酷狗音乐推荐的产品和算法需求，包括线上推荐策略的开发、模型特征开发、数据与画像开发、工具开发等； 2. 持续改善已有服务，优化系统薄弱点，提升系统性能和稳定性； 3. 完善基础组件的支持，更好的支撑业务迭代，根据业务需求，为团队引入新的技术和方案； 4. 深入发掘和分析业务需求，完成系统设计，对项目有技术规划能力。 岗位要求： 1. 本科以上学历，计算机、通信等相关专业，2年及以上工作经验优先； 2. 扎实的编程能力和良好的编码风格，熟练使用基本的数据结构与算法； 3. 精通Java/Go/C/C++等至少一门语言，并熟练掌握常见的中间件，如MQ、NoSQL等； 4. 自驱力强，深入了解业务并能独立负责一块业务，推荐项目于问题的解决； 5. 有广告、搜索推荐相关领域经验者优先。

岗位职责描述： 1、负责雷鸟视频相关内容推荐和搜索产品的规划、机制搭建、策略设计、数据分析等，建立推荐策略业务模型，持续提升流量转化率； 2、负责推荐系统画像标签的优化、监控与分析；优化推荐策略，设计各类分桶实验，明确当前策略的问题点，并提出有效的优化方案； 3、挖掘用户触点场景，通过个性推荐持续优化用户体验；配合算法团队完善推荐策略及算法，配合运营团队规范化标签机制以及问题排查； 4、负责定期对竞品的推荐策略进行测评，输出有价值的策略优化方案或建议。 任职要求： 1、本科以上学历，3年以上推荐/搜索/策略产品相关经验； 2、有较强的执行力、责任心和抗压能力； 3、了解视频行业、熟悉内容制作、媒体媒资，有内容分发、应用分发经验优先； 4、了解不同互联网产品迭代方式，能快速分解产品业务规划与目标，有很强的数据分析能力与决策能力； 5、用户思维导向，热爱用户和产品，了解年轻用户群体的思维方式和行为特征，持续关注并思考新事物。

职责描述： 1. 基于智能电视上特定业务与场景研究合适算法模型构建精准的智能推荐系统； 2. 基于海量用户行为数据进行数据挖掘与画像建模，构建智能电视平台上的用户画像。 任职要求： 1.***本科及以上学历，3年以上智能推荐算法、用户画像算法开发与调优经验； 2.精通机器学习、深度学习算法在智能推荐、用户画像上的应用，至少熟悉一种深度学习平台（Tensorflow、 Caffe、Torch）； 3.熟悉使用Hadoop，Spark，SparkStreaming等大数据基础平台； 4.具备较强的数据分析，问题分析，逻辑思维能力，良好的沟通及团队协作能力。

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。

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。

职位职责： 1、负责电商推荐模块的渗透率和用户体验优化，最大化流量效率，包括样式设计，用户动线和交易链路优化等； 2、深入挖掘用户需求，洞察商家和达人痛点，深度了解本土市场诉求，设计对用户长期价值和业务生态有收益的产品功能； 3、与海外本土团队、算法团队等XFN紧密合作，完成需求分析，方案设计，并推进推荐策略迭代和落地； 4、海外本地化策略迭代，能够针对不同国家用户需求和商家经营差异制定相应优化策略。 职位要求： 1、本科以上学历，3年及以上的用户产品经验，有电商行业相关经验加分； 2、良好的外语阅读，书写，沟通能力，英语能够作为工作语言； 3、具备敏锐的需求洞察力、强烈的自驱力、较强的数据分析能力、有责任感，喜欢挑战和追求极致； 4、有复杂项目经验，能独立完成重点项目立项、跟进、复盘。

美团的使命是“帮大家吃得更好，生活更好”，公司聚焦“零售 + 科技”战略，和广大商户与各类合作伙伴一起，努力为消费者提供品质生活，推动商品零售和服务零售在需求侧和供给侧的数字化转型。 2018年9月20日，美团正式在港交所挂牌上市。美团将始终坚持以客户为中心，不断加大在科技研发方面的投入，更好承担社会责任，更多创造社会价值，与广大合作伙伴一起发展共赢。 岗位职责 1. 负责美团首页猜喜推荐排序算法的研发工作，设计和优化推荐算法模型，提高系统的推荐效果和用户体验； 2. 负责开发和维护推荐系统，包括数据采集、数据处理、特征工程等模块的开发和优化； 3. 参与团队技术讨论，提供技术解决方案和技术支持，协助团队成员解决技术难题； 4. 跟踪行业发展动态，在美团场景下落地生成式推荐，不断提升团队的技术能力和创新能力。 岗位基本需求 1. 硕士研究生及以上学历，计算机、统计学、数学或相关专业； 2. 具备至少3年以上的推荐算法开发经验，熟悉常用的推荐算法模型和技术； 3. 熟悉机器学习和数据挖掘算法，具备良好的数学基础和编程能力； 4. 熟悉使用Hive/Spark/Hadoop等大数据工具，熟悉TensorFlow/PyTorch等框架，有深度学习实际项目经验； 5. 具备良好的团队合作意识和沟通能力，能够与产品、运营等团队紧密配合，完成项目目标。 具备以下者优先 1. 有推荐业务上大规模机器学习优化落地经验； 2. 有复杂业务场景下深度学习模型的算法研发及改进经验； 3. 密切关注业界最新进展，在SIGKDD、CIKM、ICML、ICLR、SIGIR、RECSYS等顶会发表过创新性论文或调研业界论文并成功应用于实践； 4. 在Kaggle等平台上取得较大型机器学习/深度学习竞赛靠前名次。 岗位亮点 1. 美团APP首页推荐，亿级DAU、海量的用户数据、复杂的业务场景，挑战算法的极限并提升个人技术能力。 2. 具备广阔的职业发展空间，可以在推荐算法领域不断深入研究和探索，成为业内有影响力的专家。 3. 团队氛围好，专注解决算法以及用户体验问题，可以跟组内优秀同事共同成长。

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；

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；

1、负责微博推荐业务的产品规划及策略制定 2、能独立根据目标及业务所处阶段，制定系统的产品策略路径 3、结果导向，主动协调团队内外资源达成目标，带动业务增长 任职要求： 1、有主流互联网产品推荐策略及内容生态相关产品经验优先 2、3年以上互联网产品经验 3、数据驱动，具备良好的逻辑和结构化思维

工作职责 1. 理解保险业务+医疗健康领域的智能应用需求，设计并应用各类数据科学和AI应用技术方案，提升业务效能。 2. 追踪前沿的AI应用技术，负责具体的算法设计与开发，利用算法处理和分析保险业务流程和医疗健康数据，实现工程化落地。 3. 参加过ACM&数据挖掘&机器学习竞赛等，并取得好名次者优先；在相关领域的国际会议或者期刊上发表论文者优先。 任职要求 1. 本科以上学历，3年以上相关工作经验。（有优秀应届生亦可） 2. 负责数智化营销策略，包括但不限于：产品推荐、内容推荐、Push推送、线索挖掘等。优化模型效果，改进策略等手段，提升各类场景的点击率、转化率等，提升用户满意度 2. 具备扎实的算法基础理论，熟悉机器学习、深度学习、数据挖掘、推荐算法等各种算法知识，机器学习算法如：GBDT、XGB、DNN等，推荐算法如DeepFM、MMOE等 3. 具备良好的算法工程能力，熟练掌握Python或C++等至少一种开发语言；熟悉主流的数据平台，能熟练处理和分析大规模数据。 4. 自驱力和责任心强，积极主动，较强的沟通表达能力，能够与非技术团队成员有效沟通。 5. 熟悉保险、医学相关领域经验优先。

岗位职责: -电商场景下的策略平台建设 -电商场景下的流量分发体系建设 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 -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 -熟悉Hadoop/Hive/HBase/Spark/Flink/ES等计算框架，熟悉Docker技术及Kubernetes容器调度系统 -具备推荐系统、广告系统、搜索系统后台开发经验者优先； -具备一定的架构能力，有大容量、高性能、分布式系统的设计开发经验优先； -有广告或者电商场景下的流量分发策略开发经验优先

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.负责去哪儿APP首页搜索推荐，通过推荐策略、功能等优化提升推荐的用户规模和流量、订单增长； 2.深入搜索用户分析、全局用户分析、数据分析，制定高质量的方案和评估机制，提升搜索用户体验； 3.组织和调动研发、设计、运营、业务方等多团队与资源，建立标准化工作流程，提高协同效率，推动产品目标的达成； 4.对接去哪儿各业务团队，进行多类型供给接入和供给理解与分层，基于业务深入理解，制定适合业务的分人群分场景的精细化推荐策略，提升推荐流量效率和用户留存效率 基本要求： 1.本科及以上学历，3年以上互联网产品工作经验，有搜索、推荐等策略产品经验； 2.较强的策略产品设计能力，对策略的框架性设计有经验和想法； 3.以业务目标为导向，能通过策略帮助业务增长； 4.具有良好的数据分析能力，熟练使用sql，计算机，统计学，数学专业优先