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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
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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。
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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;
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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
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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。
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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。
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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。
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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
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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。
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工作内容: 1、个性化推荐:通过数据挖掘和机器学习算法对用户兴趣偏好、画像建模,商品知识图谱构建,优化推荐算法提升推荐结果的准确性、多样性,增加用户粘性,提升用户价值; 2、机器学习算法应用:研究各类机器学习算法,包括LR、DNN、RNN、CNN、RL等算法,应用于实际场景中,实现技术驱动业务的提升; 3、算法架构和性能优化:数据实时处理,分布式机器学习模型训练,在线学习和预测,算法性能持续优化; 4、大量的业务场景:众多场景可供验证想法,影响千万级用户的购物体验; 职位要求: 1、熟悉常用机器学习算法,能够理解算法原理,并有能力研究和优化算法; 2、熟悉python、java、C++、Scala等其中一种编程技术,编程能力强,熟悉分布式计算框架; 3、有较好的数据意识,对电商推荐业务有丰富经验者优先; 4、工作主动性强,有责任心,沟通交流能力强
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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;
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岗位职责: 设计、实现并优化搜索推荐算法和系统,确保搜索结果的准确性、多样性和个性化。 分析和理解用户搜索行为、偏好和趋势,提取关键特征并构建相应的模型和算法。 进行大规模数据处理和分析,优化搜索引擎的性能和效率。 与产品团队紧密合作,理解用户需求并将其转化为技术方案和功能需求。 进行实验和测试,评估算法和模型的效果,并持续优化改进。 跟踪行业最新技术和研究,探索新的算法和方法来提升搜索推荐质量。 职位要求: 本科及以上学历,计算机、统计学、数学等相关专业; 5年及以上搜索算法工作经验,至少有3年模型排序经验,有电商/旅游公司工作经验者优先; 熟练掌握LR/GBDT等排序模型, 对BERT/DSSM等深度模型有一定的了解; 熟练使用python语言,有Tensorflow、PyTorch等深度学习框架开发者优先; 具备大数据的分析能力、大数据挖掘能力,数据各种数据平台的使用,例如:Hive/HBase/Spark/; 了解A/B Testing过程,熟悉CTR、CVR、UV value等电商行业核心业务指标; 具备较好的工程基础和良好的代码风格; 具有良好的沟通能力,英语听力良好。
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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。
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【岗位职责】 1.完成国家重点项目中的算法调研和开发工作; 2.负责ES召回,Query Parse,重排算法的具体实现; 3.参与整个搜索框架的设计搭建工作。 【岗位要求】 1.*****本科以上学历,计算机、统计、通信等相关专业; 2.有独立设计整个搜索项目经验的优先; 3.有扎实的编程能力,掌握至少一门后端编程语言(Python/Java等) 4.对操作系统、数据结构和算法有较为深刻的理解,有tensorFlow/PyTorch等深度学习框架结合实际项目经验者优先; 5.目标感强,善于分析和发现问题,拆解简化,能够从日常工作中发现新的空间,有较好的沟通和推动能力。
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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。
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