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： 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。

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： -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；

职位描述： 1. 负责搜索或推荐系统开发，包括在线服务架构，离线和实时数据计算，策略调研和开发上线等； 2. 负责算法模型基础架构的开发和线上部署，支持算法快速实验，模型迭代等； 职位要求： 1. 计算机相关专业，硕士及以上学历； 2. 3年以内相关工作经验，有互联网公司相关开发工作经验优先； 3. 具有较强的编码能力，熟练掌握Python、C++/C等至少一种开发语言； 4. 熟悉数据结构和算法，具备良好的逻辑思维和分析能力； 5. 有搜索、推荐算法、数据挖掘、数据分析等工作经验优先；

岗位职责： 1、参与产品功能迭代实验、ABT实验效果回收、异动分析等 2、参与平台策略洞察分析，探索增长点赋能业务增长 3、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、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；

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

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

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。

岗位职责： 1. 负责推荐相关产品策略的系统研发，实验以及线上数据效果分析； 2. 负责推荐相关技术的持续优化，机器学习算法及工程应用性能优化; 3. 负责内容价值评估与流量分发的技术架构实现，以及效果评估。 岗位要求： 1. 熟悉Linux系统，精通C/C++/Java/Golang中任一编程语言； 2. 熟悉各类常用数据结构和相关算法，熟悉Linux下问题定位/系统调优的工具； 3. 熟悉分布式系统的设计和应用，熟悉分布式缓存、消息等机制，并能合理应用分布式技术； 4. 具备全面的软件知识结构（操作系统、软件工程、设计模式、数据结构、数据库系统、网络安全）； 5. 具备良好的沟通表达能力及团队协作精神、有较强的主动性、责任心和执行能力； 6. 具备良好的分析解决问题能力，责任心强，能独立承担任务和有系统进度把控能力； 7. 有推荐后台或者算法后台产品开发相关经验优先； 8. 熟悉分布式机器学习/深度学习框架相关技术优先：TensorFlow，Caffe，MxNet等。

岗位职责 1. 负责点评信息流产品内容分发与消费整体产品策略的设计和方案的落地，深入理解个性化推荐，根据用户诉求结合业务场景，挖掘解决方案，促进核心目标增长； 2. 建设精细化的内容推荐策略，支持投稿、关注、互动、作者冷启、商业广告以及各内容垂类、细分人群推进精细策略建设，推进业务可持续、深度发展； 3. 围绕内容消费生态，持续优化内容推荐的满意度和精准度，优化内容画风，完成内容消费认知的持续演进； 4. 协调相关团队资源，快速推送新策略产品的落地实施，处理业务方提出的问题及建议，提升业务演进迭代能力； 岗位基本要求 1. 3年以上的内容推荐策略产品经验； 2. 结果导向，有清晰的逻辑思维能力，敏锐的用户理解能力和数据分析能力； 3. 责任心强，能够快速学习和适应新业务；

工作内容： 1、参与彩贝壳平台商品的推荐场景的工程架构需求对接，提升停留时长、点击率、留存率等核心指标； 2、参与机器学习、深度学习领域的技术研发工作，包括但不限于神经元网络模型设计与优化、强化学习、迁移学习、主动学习等的算法和系统研发等； 3、分析海量用户行为数据和视频数据，增加有效的特征，挖掘用户兴趣，优化排序机制； 4、通过超大规模机器学习模型和系统，使用先进的检索和排序手段，优化平台的推荐效果； 5、针对海量用户行为数据，提供分布式的算法实现的解决方案，大幅提升算法计算规模和性能； 6、参与搭建推荐系统框架，提供高并发，大数据，高效可靠的线上服务； 任职资格： 1、计算机、数学或统计学相关专业本科及以上学历； 2、优秀的编码与代码控制能力, 扎实的数据结构和算法功底，熟悉Linux，C++，Java和Python； 3、熟悉大规模数据挖掘、机器学习、分布式计算，具备实际工作经验优先； 4、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。