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。

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： 1、负责抖音精选业务推荐算法相关工作，与来自国内外**名校、有丰富业界经验的同学合作，共同搭建行业前沿的推荐系统，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多样的业务场景，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。

职位描述 1. 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； 2. 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 1. 计算机相关专业，硕士及以上学历； 2. 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； 3. 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）； 4. 熟悉至少一种主流深度学习编程框架（TensorFlow/PyTorch）； 5. 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： 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；

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。

岗位职责： 1. 负责票圈推荐核⼼算法模型、策略机制的优化迭代，包括但 不限于模型、机制、策略相关的海ᰁ数据分析挖掘、⼤规模 深度学习实战、业界前沿技术探索等等； 2. 搭建票圈推荐系统的模型、机制、框架并可持续深⼊优化， 对业界进展有敏感度； 3. 参与票圈推荐算法的中⻓期技术规划，制定相应的技术发展 ⽅向，并在具体场景成功应⽤。 岗位基本要求： 1. 2年及以上推荐/⼴告/搜索相关经验，或某⼀⽅⾯有突出亮 点； 2. 扎实的编程能⼒和数据结构基础，较强的业务问题分析和解 决能⼒； 3. 熟悉常⽤的机器学习、深度学习或强化学习算法，了解召回/ 排序相关基础算法； 4. ⾃驱主动，沟通良好，有团队协作精神； 5. ⼯作有热情，追求卓越。 具备以下优先： 1. ⼤规模⼴告、推荐、搜索经验； 2. 复杂业务环境算法创新； 3. 有算法竞赛成绩、顶会论⽂； 4. 主动性强，追求卓越。 岗位亮点： 1. 【业务增⻓】：现存市场中稀缺的⾼速增⻓的⼤体ᰁ推荐和 ⼴告环境； 2. 【⽅向多元】：算法、模型、策略、业务全⽅位优化，技 术、⾏业、个⼈基本功全⽅位提升； 3. 【问题核⼼】：有深度的系统理解认知，获得抓住阶段性核 ⼼问题的能⼒，从票圈业务特性⼊⼿，解决核⼼问题，获得 快速能⼒增⻓； 4. 【不设边界】：可提供推荐、⼴告、LLM/AIGC多⽅⾯算法 视ᰀ，避免螺丝钉，为优秀的同学提供更快职业发展机会！

1 负责AI领域的软件工程化和产品开发 2 负责AI算法的设计与实现，包括但不限于: 推荐系统，神经网络与机器学习，计算机视觉，智能决策等 3 负责产品的集成与调测，以及各类工具链的开发

职位描述: 1、设计和实现高效、可扩展的推荐算法。 2、分析用户行为数据，提出并验证新的推荐策略。 3、与跨职能团队合作，将推荐算法集成到产品中。 4、负责推荐算法召回、粗排、精排、机制策略等的研发和探索. 5、探索海量数据下的数据挖掘和建模方法，探索复杂推荐问题的系统设计方法。 6、监控推荐系统的性能，并不断优化算法。 7、编写高质量的代码，并进行代码审查。 8、保持对最新技术和算法的了解，并将其应用于工作中。

工作职责 -推荐策略部坐标百度双引擎（搜索+信息流）核心业务，以Feed推荐体验的最终呈现，提供推荐能力平台化服务 -研究数据挖掘或统计学习领域的前沿技术,并用于实际问题的解决和优化 -大规模机器学习算法研究及并行化实现,为各种大规模机器学习应用研发核心技术 -通过对数据的敏锐洞察,深入挖掘产品潜在价值和需求,进而提供更有价值的产品和服务,通过技术创新推动产品成长 任职资格 -具有以下一个或多个领域的理论背景和实践经验：机器学习/数据挖掘/深度学习/信息检索/自然语言处理/机制设计/博弈论 -至少精通一门编程语言，熟悉网络编程、多线程、分布式编程技术，对数据结构和算法设计有较为深刻的理解 具有以下条件者优先： -熟悉文本分类、聚类、机器翻译，有相关项目经验 -熟悉海量数据处理、最优化算法、分布式计算或高性能并行计算，有相关项目经验

岗位职责： 负责个性化推荐算法设计，提升推荐的准确度、覆盖率，包括但不限于以下应用场景：短视频、直播、音乐； 参与数据处理、特征工程，算法模型的工程化及服务化。 任职要求： zhong点院校计算机、数学、统计学等相关专业本科以上学历； 3年以上机器学习、推荐算法、数据挖掘等方向工作经验； 熟悉Linux开发环境和常用工具； 熟悉hadoop、hive、spark等大数据技术 至少熟悉一种编程语言，如C++/Python/Java等； 至少熟悉一种深度学习框架，如tensorflow/pytorch/mxnet/Keras/theano等； 熟悉协同过滤、矩阵分解、LTR等算法，有丰富的召回、排序实战经验； 优秀的数据分析、数据挖掘能力，并能使用前沿技术解读和解决实际问题. 加分项： 3年以上推荐算法相关项目经验； 有重量级（Guojia级以上）比赛获奖经历； 有深度学习项目带头人或核心骨干的经历； 有用户画像建模及工程化相关经验；

岗位职责： 1. 负责海外社交娱乐场景的个性化推荐算法研发，提升用户留存和转化； 2. 负责推荐系统的建设与维护，包括推荐服务、模型服务、特征平台等。 任职要求： 1. 本科以上学历，计算机相关专业，有大型推荐系统实践经验或社交推荐经验者优先； 2. 熟悉常用机器学习算法及原理，有较丰富的推荐算法实践经验。 3. 计算机基础扎实，有算法工程经验，熟悉Linux开发环境和常用工具； 4. 熟悉hadoop、hive、spark、flink等大数据技术，具备数据分析能力； 5. 至少熟悉一种深度学习框架，如tensorflow/pytorch等。

算法工程师（推荐系统方向） 岗位职责： 1. 负责推荐系统的设计、开发与优化，提高推荐结果的准确性和用户满意度； 2. 深入研究推荐算法，包括但不限于协同过滤、矩阵分解、深度学习等，持续优化推荐模型； 3. 跟踪推荐领域的最新技术动态，进行技术调研和实验，推动推荐算法的创新和应用； 4. 分析用户行为数据，挖掘用户兴趣偏好，为用户提供个性化推荐内容； 5. 协同产品、运营团队，根据业务需求，制定推荐策略，优化推荐效果； 6. 跟踪推荐系统性能，对系统稳定性、性能和可扩展性进行优化； 7. 撰写技术文档，分享研究成果，为团队提供技术支持。 任职要求： 1. 计算机相关专业本科及以上学历，2年及以上推荐系统相关工作经验； 2. 熟悉推荐系统的工作原理，有丰富的推荐算法研究和实践经验，有成功项目经验者优先； 3. 熟练掌握至少一种编程语言，如Python、Java等，具备扎实的编程基础； 4. 熟悉常用数据结构和算法，具备优秀的逻辑思维能力； 5. 对数据敏感，具备良好的数据分析和处理能力，能从海量数据中发现和总结规律； 6. 有责任心，具备良好的团队合作精神和沟通能力，能够承受工作压力。 我们提供： 1. 竞争力的薪酬待遇和晋升空间； 2. 完善的员工福利制度，包括五险一金、年终奖、员工体检等； 3. 舒适的办公环境，扁平化的管理模式，鼓励创新和挑战； 4. 提供丰富的培训和成长机会，助力员工职业发展。

工作职责: 1、负责银行推荐系统相关的算法开发、推荐场景对接及效果优化等相关工作 2、高效理解业务需求，设计场景对接及推荐流程，规划召回算法、排序算法、运营规则等全流程的技术方案 3、负责推荐算法的开发、特征梳理及工程开发、模型训练评估及优化、效果数据分析及优化等 4、协助整个项目团队，解决核心算法问题，完成算法相关代码开发及评审、模型架构和性能优化等工作 5、配合项目的整体计划和安排，保障项目高质量地顺利验收 职位要求: 1、要求本科及以上学历，计算机、软件工程、数学、统计学、金融等相关专业背景，有完整的推荐系统知识体系 2、在推荐领域拥有8年以上相关工作经验（硕士可放宽至5年以上），在银行、券商、基金、互联网等大型平台机构主导研发设计过支撑千万级用户的大规模推荐系统架构、算法体系、画像特征和场景落地，具有丰富的智能推荐平台项目实施建设运营经验 3、具有扎实的机器学习、深度学习等实务基础，完整的推荐系统知识体系。需要熟悉CF、Wide&Deep、DeepFM、FM、GBDT+LR等常用算法，熟悉Python编程语言，具备推荐召回、排序、兜底和解释算法体系分布式计算优化改写、大数据处理（包括Hive、Spark等）、工程化集成部署能力，熟悉常用开源工具如TensorFlow、Pytorch、Sklearn等，以及业界主流推荐算法开源框架 4、乐于面对挑战，勇于钻研探索，擅长沟通交流、归纳总结以及编制各类总结报告和汇报材料。深度把握推荐系统技术走向，深入理解银行业务逻辑和推荐应用场景，优秀的合作精神，团队管理能力，良好的职业操守（安全意识、法律合规、商业机密等）