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、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。

职位职责： 1、与推荐产品、算法、运营多个电商业务部门合作，通过数据分析、数据挖掘、实验分析、异动归因、特征建设等工作协助业务洞察用户策略、内容商品供给、流量分发等方向问题，为业务发展带来增量认知，与业务共同优化电商推荐系统、改善用户体验、为用户创造价值； 2、电商推荐指标体系建设：依据业务核心战略目标，制定完善电商推荐指标体系，规划建设业务指标数据、数据产品，完成核心业务指标异动归因，为业务与管理层提供决策支持，实现数据产品化； 3、实验工程：参与实验设计、实验异动归因、实验效果评估、实验下钻分析等AB实验全流程工作，通过实验分析为推荐策略迭代方向提出优化建议，规范实验评估体系建设，协助业务制定实验评估指标组，制定科学的指标评估方法； 4、推荐策略分析：依据业务战略目标，与对电商业务理解，制定逻辑清晰的分析框架，撰写专业分析报告，通过分析清晰定位业务发展问题，为业务发展提供增量洞察指导业务发展方向； 5、特征挖掘：通过统计学习、机器学习等建模方法，挖掘用户行为规律，内容、商品特征价值，内容、商品供给线索，协助优化推荐算法，挖掘算法驱动业务增长点，推动数据产品、技术落地； 6、方法论沉淀和创新：组织相关团队进行数据产品理念、技能、工具的培训，推动业务部门数据化运营。 职位要求： 1、数据分析、挖掘、建模相关的工作经验，具备电商搜索、推荐、广告数据经验者优先，计算机、统计学、数学专业优先，具有机器学习算法基础者加分； 2、掌握基本数据分析方法，对数据落地到业务有一定经验，有专业的分析报告撰写能力； 3、对特征工程、用户行为建模等有相对丰富的经验，能够基于实际的业务场景，抽象问题为具体的模型，最终提供数据驱动的产品和见解，并影响产品和业务决策的跟踪记录； 4、有使用SQL、Python等数据分析经验，有建模经验择优； 5、对数据科学有热情，具有主人翁精神，沟通表达能力优、协调推动能力强。

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。

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。

职责： 1.负责推荐系统架构设计，进行技术可行性调研，实现在线引擎服务，优化在线性能，保证平台安全、稳定、快速运行； 2.深度参与信息流推荐业务，满足业务对于核心引擎或者基础平台的功能需求； 3.参与推荐引擎、模型预测、向量检索、调度系统等基础系统、平台的设计、研发及调优工作； 4.从业务中了解需求并抽象和设计新的平台，或者优化已有系统，以提升效率并降低成本。 要求： 1.基础功底扎实，熟练掌握C++，了解Python语言，熟悉linux 开发环境及内核，熟悉Perf、Vtune、valgrind等辅助工具； 2.参与过大规模系统的设计及研发工作，能承担一线的架构设计或研发工作； 3.有丰富的搜索或推荐引擎研发经验，对搜索、推荐、KV、模型预测等任一引擎或调度系统有实际开发经验； 4.熟悉开源系统，了解leveldb、Redis、Lucene、mesos，K8s，Docker，TensorFlow等任一系统者优先； 5.对信息流推荐业务有较大兴趣，愿意在该领域长期发展。

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

商业增值部是服务于美团核心本地商业客户的增值服务平台，覆盖餐饮、即时零售、医药、休闲娱乐、丽人医美、生活服务、酒旅度假等业务领域。我们致力于构建健康的本地商业生态，通过为平台客户和消费者提供符合其需求的多元、便捷、高效的商业产品和服务，帮助生态伙伴提高效率、优化经营、实现持续健康发展，推动本地商业数字化营销的发展，促进商业生态繁荣。作为本地商业的头部平台，我们为产品、运营、商务、技术、商业分析等领域人才提供广阔的发展空间。诚邀你加入美团商业增值团队，共筑本地商业的健康繁荣生态！ 岗位职责 1、结合到餐业务特性、流量场景特点，通过数据分析、行业调研等方式，明确分场景的广告变现模式及阶段性产品迭代重点； 2、负责推荐广告策略设计，通过召排策略优化、创意优化、机制设计等，完成广告收入和体验目标； 3、持续探索、完善推荐方向的指标体系、评估方法，异动分析下钻框架，并推动数据基建和核心看板建设； 4、协同推荐各渠道业务产运团队、算法团队、引擎团队，建立协作机制，推动项目落地，完成业务目标。 岗位基本需求 1、至少3年流量策略产品经验，有推荐/搜索广告策略经验者优先； 2、较强的业务理解能力和数据敏感度，有一定的数据分析方法论，能熟练使用SQL； 3、逻辑缜密、沟通良好、勇于挑战、善于分析和解决问题、良好的自驱力。 岗位亮点 1、深入接触O2O广告核心业务，对于行业视野提升、效果广告能力提升均有良好的空间； 2、推荐作为重要流量渠道，能深度参与并影响业务，价值创造空间大； 3、靠谱团队，团队氛围好。

工作职责 业内研究表明，生成式的推荐系统存在Scaling Law现象，Scaling Law的出现相较于现有推荐系统无法通过扩充持续提升效果的现象，提出了新的可能性。该团队负责小红书生成式推荐方向，目前已经完成了原型架构的开发和线上验证，欢迎业内在推荐/广告/搜索等领域的专家一起，共同探索生成式推荐在真实业务场景的价值。 【职位描述】 1、负责生成式推荐在小红书社区推荐&展示广告场景的研发； 2、在生成式架构下，重新思考传统推荐架构中的行为建模技术（如超长序列、多兴趣等），并在召回/排序等场景中进行应用； 3、与MLLM和架构团队配合，将其他生成式模型的知识和能力迁移进实时的生成式推荐架构中； 任职资格 【任职资格】 1、3年以上工作经验，熟悉推荐系统，在召回、排序、混排中任一模块有丰富的迭代经验； 2、动手能力极强，有ACM竞赛名次或参与过业内高难度项目； 3、具备大规模场景下的创新能力，在实际业务场景中发表过高水平论文者优先；

岗位描述 快驴进货是美团旗下的餐饮供应链平台，帮助餐饮商户以更低成本、更高效率来获取安全可靠的食材供应，让餐饮采购更简单。快驴进货同步发展“自营+平台”的业务模式，在采购环节一方面向上游供应商直采大宗商品，另一方面引入各地批发商，助力平台伙伴共同发展；在销售环节既有自建团队进行市场、客户拓展，又帮助各地批发商拓展业务；同时自建仓储管理系统、配送网络与团队，为客户提供优质履约服务。 截至2022年，快驴进货布局了全国41个城市，为百万家商户提供“全、省、稳、好”的餐饮供应链服务。我们拥有3000+品牌食材、超5万SKU商品、超28万商品资质，并提供源头严审核、食品安全严把关、24小时无忧售后的全面保障，实现手机下单、送货上门的高效采购模式，帮百万商家节省了采购时间与成本，助力平台伙伴共同发展，在万亿市场共享机遇。 在这里，你将收获完善的员工发展机制及学习体系，与各界专家一起深度参与餐饮供应链业务的发展。欢迎优秀的你加入美团快驴进货，与我们一起成长，一起更好！ 岗位职责 负责美团快驴商城的核心展位搜索、分类页的策略制定和产品设计 1、可以对搜索、分类展位的整体体验负责，制定目标、拆解策略； 2、深入理解搜索词背后的用户需求，可以对用户的采购场景进行细分，并针对性完成搜索、分类的设计； 3、通过优化搜索意图识别、召回、相关性和排序等策略和建设搜索工具，提升转化效率和用户体验； 4、协调研发和相关业务方推动策略落地，及时监控策略效果，根据实际反馈优化 岗位基本需求 1、有3年以上策略产品经验，交易相关的搜索推荐产品经验优先 2、对客户的使用场景和动机敏感，并做对应的客户分层分析和方案设计； 3、业务感知强，能深入理解业务阶段和问题，并针对性给出策略解决方案； 4、数据驱动导向，能熟练使用数据驱动和策略产品方法论确定优化方向，制定可量化的数据目标，对最终结果负责； 5、心态开放，善于学习； 6、会使用数据分析工具、熟练使用SQL，计算机或相关专业优先 岗位亮点 B端生鲜采购平台，业务发展空间大，产品话语权强

工作职责： 1、作为团队核心开发，参与搜索工程需求讨论，技术方案确定，赋能业务的增长； 2、能够较好完成核心模块的系统设计和编码工作，遵守规范，高效保质； 3、重点项目的设计方案评审与技术支持，日常技术难点攻关； 4、负责系统的健康稳定运行，主导线上问题的处理，保证高可用； 任职资格： 1、有主流大规模搜索方向开发经验的优先； 2、本科及以上学历 ，2年以上java/C++相关工作经验； 3、具备良好的沟通表达能力、自我驱动能力和团队协作能力，具备强烈的工作热情和技术热情。

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。

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。

职责： 1.负责最右推荐产品的研发，用推荐产品/技术来提升用户体验和活跃度 2.应用机器学习、自然语言处理等技术，基于海量用户日志和内容，建立用户画像，构建内容质量及内容标签体系 3.以数据挖掘和数据分析为基础，发现新的产品改进点，驱动产品改进，探索新的产品形态； 4.跟踪业界最新的机器学习算法和研究趋势，并将其应用于实际的生产环境 要求: 1.信息检索，计算机视觉，机器学习、分布式系统方向的计算机专业的研究生或优秀本科生； 熟悉常见的分布式编程范式以及设计模式；有一定的分布式计算系统与机器学习相结合的理论和实践基础； 2.对技术研究和应用抱有浓厚兴趣，有强烈的上进心和责任感，善于思考和运用新知识； 3.扎实的C/C++和python编码功底，熟悉MPI/CUDA等高性能计算框架； 4.在ACM/ICPC， Google Jam， Top Coder，百度之星等比赛取得优异成绩的优先； 加分项： 1.思考过TensorFlow/MXNet/Caffe/Theano/Torch等的架构代码和设计逻辑的优先； 2.对大规模分布式机器学习系统实践经验者优先； 3.有发表NIPS/ACL/AAAI/ICML/IJCAI/EMNLP/SIGKDD/ICCV/CVPR/OSDI/SOSP等顶会论文的优先； 4.如果您乐于设计和实现高性能优雅的系统，而又想拥抱大规模机器学习带来的可能性，欢迎加入我们。

工作职责 业内研究表明，生成式的推荐系统存在Scaling Law现象，Scaling Law的出现相较于现有推荐系统无法通过扩充持续提升效果的现象，提出了新的可能性。该团队负责小红书生成式推荐方向，目前已经完成了原型架构的开发和线上验证，欢迎业内MLLM领域的专家一起，共同探索生成式推荐在真实业务场景的价值。 【职位描述】 1、负责生成式推荐在小红书社区推荐&展示广告场景的研发； 2、通过Post-training/RLHF等技术，提升MLLM在推荐/广告领域的表现； 3、在生成式架构下，借助MLLM来提升或重塑内容分发的效率（如冷启动/中长尾/Scaling-law等）； 任职资格 【任职资格】 1、3年以上工作经验，有大规模场景的内容理解或AIGC经验（如相关性、图搜、； 2、负责过完整的MLLM项目，具有完善的业务和技术视角； 3、具备大规模场景下的创新能力，在实际业务场景中发表过高水平论文者优先；