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。

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. 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；

职位职责： 1、负责国际化电商业务的用户侧搜索体验设计工作，包含搜索链路布点，结果页，搜索推荐等； 2、负责从用户调研、数据分析、设计洞察等手段，深入了解用户在搜索各场景中的徐局、痛点和行为模式； 3、结合用户反馈和业务目标和国家市场文化差异，提出设计优化方案，并可以很好的沟通协作能力，确保设计方案落地并达到预期效果； 4、参与产品需求讨论，从用户体验角度提出专业建议，产出高质量的设计文档，包括流程和视觉UI等。 职位要求： 1、2年及以上用户体验设计，有电商平台或者搜索相关经验者优先，有国际化产品经验者优先； 2、精通用户体验设计方法论，熟悉用户研究，有数据意识和分析能力，能够通过数据发现问题并指导设计决策； 3、有较好的合作精神，能推动跨团队合作达成共识； 4、英语流利，能适应国际化工作环境。

职位职责： 1、参与快速增长的直播业务的推荐算法工作，包含抖音、抖音极速版、火山引擎、西瓜视频、今日头条等各端直播业务，结合超大规模机器学习系统，构建业界一流领先的推荐系统； 2、优化直播在多场景、全链路的推荐核心算法&策略(召回、粗排、精排、混排等等)，极致提升个性化直播分发与推荐效率； 3、深入理解用户、主播、平台等生态角色需求，通过持续技术创新与迭代，驱动用户体验、主播成长、平台营收健康持续增长，并通过直播+赋能优化各垂直行业； 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，制定算法策略促进直播生态的长期繁荣发展。 职位要求： 1、有扎实的编程基础、良好的编程风格和工作习惯，扎实的数据结构和算法功底； 2、有扎实的机器学习/深度学习理论和丰富的实践经验，熟悉至少一种主流深度学习编程框架； 3、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；善于沟通，工作积极主动，责任心强，具备良好的团队协作能力； 4、在**会议发表论文，或ACM/机器学习等竞赛获奖，或有大规模推荐系统、计算广告、搜索引擎等核心算法业务经验者优先。

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. 搜索排序方向：包括粗排、精排、混排，构建特征工程、多目标学习、在线模型推理、以及垂类优化等任务； 2. Query理解方向：包括纠错、改写、意图、词权重、紧密度、丢词、成分分析等任务； 3. NLP研究方向：包含分词、实体识别、标签提取、文本分类、语义相似度、LLM等基础能力。 岗位要求： 1. 计算机、机器学习和数学等相关专业，硕士及以上学历； 2. 2年以上搜推广相关工作经验； 3. 有丰富的c++/java/python等主流编程语言经验，扎实的算法与数据结构功底，优秀的机器学习基础，良好的数学与统计基础； 4. 熟悉hive，spark等大数据处理工具，有丰富的数据处理与挖掘经验。

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。

岗位要求： 1.审美好专业硬，精通三维类设计软件（C4D/Zbrush等），熟练使用各类插件，过往主导过完整成熟的专业项目，设计年限5年以上。 2.懂营销有创意，具有全局营销意识，熟悉相关活动玩法，能从营销及品牌角度思考创意与用户的连接点，把握创意方向并输出高质量的视觉设计。 3.经验足方法多，熟悉三维方向各类输出标准，了解营销设计流程，主导过大中型营销活动，具备相关专业知识储备及方法。 4.协作好沟通强，具有良好的合作态度及团队精神和责任感，具备优秀的上下游沟通的能力。 5.有热情好学习，富有热情及创新欲望，善于学习及分享，通过对新知识技能的学习实践，不断提升设计质量。 岗位职责： 1.负责美团优选业务营销设计活动，帮助业务产出优质的解决方案。 2.高效理解业务、目标、策略关系，评估判断并拆解复杂信息，给出结论及改进优化建议。 3.协同他人及上下游部门，保证设计方案的上线质量与效果，提升相关核心指标数据。 4.分析并复盘相关数据，根据受众用户心理预期，沉淀方法输出规范，并通过规范的优化与迭代持续提升设计品质及效率。 5.关注行业情况，关注设计趋势，充分了解行业的各种营销活动形式，并学以致用。

岗位职责： 1. 搜索排序方向：包括粗排、精排、混排，构建特征工程、多目标学习、在线模型推理、以及垂类优化等任务； 2. Query理解方向：包括纠错、改写、意图、词权重、紧密度、丢词、成分分析等任务； 3. 曲库建设方向：包括歌曲分类体系建设，标签挖掘，向量化建设等； 4. 用户画像方向：包括属性挖掘，兴趣体系建设，行为模式挖掘等； 5. NLP研究方向：包含分词、实体识别、标签提取、文本分类、模型预训练、语义向量等任务。 岗位要求： 1. 计算机、机器学习和数学等相关专业，硕士及以上学历； 2. 3年以上搜推广相关工作经验； 3. 有丰富的c++/java/python等主流编程语言经验，扎实的算法与数据结构功底，优秀的机器学习基础，良好的数学与统计基础； 4. 熟悉hive，spark等大数据处理工具，有丰富的数据处理与挖掘经验； 5. 至少熟练掌握一种深度学习框架； 6. 有以下一项或多项将优先考虑：1）有丰富NLP落地经验，有大规模数据建模经验，熟悉搜索、推荐、广告业界前沿算法；2）有完整数据体系建设经验，包括用户画像、物品画像、数据质量评估与监控等；3）有优秀论文发表者优先。

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；

工作职责: 模型算法团队负责人 1、负责规划算法技术发展路线，主导保险核心系统算法研发工作，推动机器学习/深度学习技术在保险业务场景的深度应用，构建可支持智能核保、自动化理赔等创新场景的技术架构体系。 2、负责团队管理与技术攻坚，组建并培养高绩效算法团队，建立技术规范与知识管理体系，牵头攻克高并发场景下的算法性能优化、模型可解释性提升等技术难题。 3、推动业务价值转化，深度挖掘保险业务需求，设计精准营销、动态定价、智能风控等场景的算法解决方案，并建立算法效果评估体系，持续提升业务指标转化。 4、负责算法前沿技术探索，布局生成式AI、大模型等前沿技术公司业务领域的应用，跟踪AI技术发展趋势，预研适配保险行业的中长期技术方案，输出可复用的方法论与最佳实践。 5、负责算法合规风控体系建设，构建符合金融监管要求的算法治理框架，确保数据隐私保护与模型伦理合规，建立算法偏见检测机制，完善模型审计与版本管理流程。 6、主导跨部门协同创新，联动精算、产品、风控等部门构建智能化生态，推动技术成果向业务价值的转化，主导技术方案的路演与赋能，提升公司整体AI技术认知与应用能力。 7、领导交办的其它相关工作任务。 任职资格: 1、本科及以上学历，计算机、数学、统计或相关专业； 2、5年以上算法研发工作经验：精通Python/C++/Java等编程语言，熟悉TensorFlow/PyTorch等框架，具备海量数据处理经验（Hadoop/Hive/Spark等）在机器学习、深度学习、NLP等领域有实际项目经验，熟悉大模型（如GPT、BERT）的调优与应用 3、具备跨部门协作能力，能快速理解业务需求并转化为技术方案。 4、有保险或金融领域、大厂同岗位工作经历者优先面试。

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

工作职责： - 基于机器学习的广告竞价排序机制优化，优化用户体验/排序效果 - 广告冷启动策略以及转化率预估，以及售卖机制设计，定价策略优化等 - 运用数据挖掘和机器学习方法，深入挖掘海量房产数据，负责房屋价格预估、客源意愿挖掘、智能匹配等算法 - 参与特征工程、召回、排序等模型持续优化和研究，配合工程持续优化线上模型，持续提升产品体验和商业价值 任职资格： - 两年以上数据挖掘与机器学习应用经验，有推荐、广告/营销、搜索、最优化问题等领域丰富的实战经验 - 对深度模型和常用机器学习算法(如：NN、树模型、LR、FM等)有较好的理解及实践经验 - 具备很强的工程及编码能力，能独立实现和调优算法，熟练掌握Python、java、Shell、Go、Scala等中的一种语言 - 有海量数据处理和并行计算开发经验,熟悉Hadoop、Storm、Spark等技术者优先 - 责任心强，有快速学习的能力；目标导向，善于结合具体业务场景，灵活的分析与解决有挑战性的问题 - 有个人技术博客、活跃在各技术社区、有数据挖掘/机器学习相关paper的更佳