职位职责： 团队介绍：抖音生活服务推荐团队主要负责抖音推荐feed&同城feed里生活服务相关的视频、图文、直播的推荐。负责为抖音正在快速发展的本地生活业务提供算法支持，包括但不限于提升转化效率、优化用户体验、探索抖音专属的商业模式等。在这里，你可以充分利用抖音的海量用户数据，结合前沿的机器学习技术充分提升流量效率；也可以和产品、运营等团队紧密合作，探索算法在本地生活业务上的落地场景，影响产品发展方向；甚至可以深度分析短视频对本地生活行业的影响，通过调整算法策略来促进行业的发展和变革。 1、负责抖音推荐feed&同城feed里生活服务相关视频、图文、直播的推荐，建设繁荣健康的生活服务内容生态； 2、将前沿的机器学习技术应用到抖音的本地生活业务场景，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、运营等团队紧密合作，探索算法在本地生活业务上的落地场景，影响产品发展方向，甚至可以深度分析短视频对本地生活行业的影响，通过调整算法策略来促进行业的发展和变革。 职位要求： 1、本科及以上学历，计算机相关专业； 2、具备优秀的编码能力，扎实的数据结构和算法功底； 3、对推荐算法和机器学习有热情、乐于学习、思考和创新； 4、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； 5、熟悉机器学习基础知识，对推荐系统、计算广告、搜索引擎相关领域有经验者优先。

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. 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.推荐系统方向的系统设计和后端开发实现、推荐策略和算法等。2.ctr server、标签系统、用户画像、内容推荐等相关方向的研发工作。3.海量用户服务架构、大规模数据平台、算法平台等相关开发和建设。 任职资格: 1.重点本科以上学历，计算机/数学相关专业；1年以上推荐相关方向研发经验。2.熟悉java或者c++,java语言优先；熟悉linux开发环境，较好的编程功底。3.对数据敏感，较强的动手实践能力、代码工程经验，逻辑思维强。加分项：1.了解nlp、特征工程、推荐系统、策略优化等。2.有大规模推荐系统架构设计和开发经验，知名互联网工作经历，有带团队经验优先。

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.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: 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： 负责叮咚买菜搜索和推荐相关算法工作，包括且不限于NLP、特征工程、模型策略开发等相关工作； 任职资格： 1.计算机，数学或统计学相关专业硕士及以上学历 2.扎实的机器学习基础，能够运用LR、GBDT等传统机器学习模型解决实际的业务问题； 3.扎实的深度学习基础，能够运用DIN、W&D、DeepFM、PNN等模型； 4.熟练使用一种或几种深度学习框架（如tensorflow、caffe、mxnet、pytorch等） 5.熟悉Python/Java/C++/Golang等至少一门编程语言 6.有推荐系统、自然语言处理、深度学习、搜索算法等方面的算法积累者优先

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；

岗位职责： 1、结合电商的业务特性，进行模型和算法创新，打造业行领先的机器学习/深度学习算法平台能力。 2、超大规模的机器学习模型优化，包括但不限于深度学习、强化学习、表征学习等，最大效率地提升电商流量效率。 岗位要求： 1、计算机及相关专业，具有扎实的算法和数据结构，优秀的问题理解能力和编码能力。 2、扎实的机器学习理论基础，具有行业常用的机器学习算法实践经验。 3、熟悉业界主流的机器学习平台，有大规模机器学习平台的研发经验者优先，有Tensorflow/PyTorch等机器学习框架使用经验者优先。 4、具有电商相关业务的算法实践经验者优先，包括但不限于推荐、广告、搜索等。 5、良好的团队合作和协调沟通能力，学习能力强，自我驱动力强。

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

岗位名称：搜索、推荐算法工程师 岗位职能：算法工程师 工作年限：3-5年 学历要求：硕士及以上 工作职责： 负责如下场景的模型训练以及落地 1、自然语言处理场景；任务举例：文本分类、实体识别、query 分析、分词、情感分析等； 2、搜索、推荐召回场景；任务举例：基于 Query 的召回、基于 item 的召回等； 3、搜索、推荐精排场景； 岗位需求： 1、对数据敏感，具有优秀的逻辑思维能力，善于分析问题，解决问题； 2、精通主流深度学习框架：Tensorflow、PyTorch 等； 3、深刻理解机器学习和深度学习算法原理；对 query 分析、相关性、召回模型、机器学习 排序有深刻的理解和应用经验； 4、深刻理解深度学习算法的训练，可根据不同业务场景对模型本身进行调优，精通训练数 据的构造、训练超参的调整； 5、熟悉主流 NLP 算法及推荐算法，比如：BERT 模型、DSSM、ESMM、CRF、GNN 等； 6、有复现论文模型的相关经验； 7、有深度学习部署框架（Triton、Onnx、TFServing 之一）相关业务应用的落地经验； 8、了解大数据（Spark、Hive）技术； 9、熟悉 Java，有工程落地经验者优先；

职位描述 1. 参与/负责推荐广告和搜索广告的排序算法设计和优化，提升整体变现效率； 2. 参与/负责广告系统全链路各模块优化，包括定向/召回/精排/投放机制设计等； 3. 对CTR/CVR模型的持续探索和优化； 4. 结合业务，通过设计和优化广告投放机制，提升流量变现效率； 职位要求 1. 熟悉深度机器学习/广告机制设计/数据挖掘中的一个或多个，具备实际工作经验； 2. 优秀的编码能力，扎实的数据结构和算法功底； 3. 有大型广告投放/推荐/搜索排序等相关工作经验者优先； 4. 优秀的分析和解决问题的能力，良好的团队合作精神；

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