职位职责： 1、参与快速增长的直播业务的推荐算法工作，包含抖音、抖音极速版、火山引擎、西瓜视频、今日头条等各端直播业务，结合超大规模机器学习系统，构建业界一流领先的推荐系统； 2、优化直播在多场景、全链路的推荐核心算法&策略（召回、粗排、精排、混排等等），极致提升个性化直播分发与推荐效率； 3、深入理解用户、主播、平台等生态角色需求，通过持续技术创新与迭代，驱动用户体验、主播成长、平台营收健康持续增长，并通过直播+赋能优化各垂直行业； 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，制定算法策略促进直播生态的长期繁荣发展。 职位要求： 1、有扎实的编程基础、良好的编程风格和工作习惯，扎实的数据结构和算法功底； 2、有扎实的机器学习/深度学习理论和丰富的实践经验，熟悉至少一种主流深度学习编程框架； 3、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；善于沟通，工作积极主动，责任心强，具备良好的团队协作能力； 4、在**会议发表论文，或ACM/机器学习等竞赛获奖，或有大规模推荐系统、计算广告、搜索引擎等算法业务经验者优先。

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。

职位职责： 1、负责抖音文娱业务推荐算法工作，主要负责短剧、版权视频等文娱体裁在抖音系APP（抖音、抖音极速版、西瓜视频）的推荐分发工作，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、LTR、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。

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。

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。

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；

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；

资深算法工程师（智能客服方向） 职位描述： 1、负责智能客服相关的自然语言处理任务； 2、追踪并实践NLP前沿技术，预研和实现相关模型； 3、参与支持团队智能客服技术方案的规划及落地,并根据情况保持持续优化,对总体研发质量负责。 岗位要求： 1. 计算机相关专业，硕士以上学历（优先），3年以上相关工作经验，有大型项目开发经验优先； 2. 扎实的机器学习和自然语言处理基础； 3. 熟练使用C++、Python，有较强的编码能力； 4. 有深度学习研发经验，熟练使用主流深度学习框架(TensorFlow/PyTorch等任一种）者优先； 5. 有对话系统、智能客服、知识图谱等相关经验优先； 6. 工作踏实上进，有良好的团队合作意识。

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

1.负责视频理解、视频编辑处理与创意生成相关算法研发。 2.负责视频技术在美团的全场景落地，助力业务解决视频内容生产、分发、展示等环节的实际问题，包括但不限于：视频多模态内容理解，视频智能创作，视频画质增强。 岗位要求： 1.2年以上工作经验。 2.熟练掌握模式识别和计算机视觉的基础理论和方法，在一个或多个领域有深入研究：视频分类与结构化分析、动作识别、视频跨模态表征、视频质量评价、视频超分等。 3.具备扎实的工程能力，熟悉TensorFlow，PyTorch等主流框架。 4.具有广阔的技术视野，紧跟领域前沿，善于通过创造性的方法解决复杂的实际问题。 5.具有优秀的团队协作和项目推动能力。 具备以下优先： 1.在视频搜索推荐，视频剪辑创作等领域，具有行业应用经验。 2.在业界大规模视频数据集上有过研发经验。 3.在计算机视觉的通用或细分领域的权威竞赛中取得较好名次。 4.在计算机视觉领域内的**会议或权威期刊发表过论文。 岗位亮点： 1.前沿探索与业务落地相结合。以公司业务为依托迭代创新，技术应用场景广泛覆盖本地生活服务与零售电商行业。 2.公司核心计算机视觉算法团队，技术氛围好，成长空间大。

岗位描述 我们正在寻找一位专注于知识内容建设的专家，加入我们的AI核心研发团队。您将负责从各类场景和数据中挖掘、清洗、加工知识，结合RAG、微调、训练、蒸馏各种技术手段让AI Agent在金融场景表现更加智能。 岗位职责 * 知识挖掘：开发和实施机器学习算法，从文本、数据库和网页内容等多种数据源中提取相关知识。 * 数据清洗和加工：确保提取数据的质量，通过清洗和加工去除不一致性和噪声，为进一步分析或存储做准备。 * 知识召回：设计和实施高效的召回机制，快速访问和呈现已加工的知识给用户或其他系统，可能使用信息检索或推荐系统技术。 * 系统集成：将知识管理系统与现有基础设施和应用集成，以最大化实用性和效率。 岗位要求 * 计算机科学、信息技术和相关领域的本科学位；硕士学位优先。 * 精通Python或其他相关编程语言，专注于知识管理或相关领域。 * 深入理解用于文本处理和知识提取的算法。 * 熟悉自然语言处理（NLP）技术，如分词、词干提取、词形还原、词性标注和命名实体识别，了解信息检索系统和搜索算法。 * 具备优秀的解决问题的能力和分析技能，良好的沟通和团队合作能力。 加分项 * 有完整的知识挖掘、知识库产品开发经验，从需求分析到生产部署； * 具备多模态模型在知识库领域实践； * 深度体验过 GraphRAG、Deepresearch等类型产品并有独到见解； * 参与过开源项目或在技术社区有一定影响力。 ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

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；

资深NLP算法工程师（客服Ticket座席方向） 工作职责： 本职位将负责自然语言处理的基础研究和开发，打造领先的智能人机交互系统，服务于全球用户。本职位主要负责： 1、FAQ和智能问答算法的研发，包括文本匹配、向量化召回等； 2、对话管理算法和技术的研发，包括对话状态跟踪、对话策略优化等； 3、意图理解和槽位识别的研发，包括文本分类、序列标注等； 4、文本生成算法研发, 包括大语言模型预训练、微调等； 5、大语言模型应用研发, 包括提示工程、检索增强、Agent等； 任职要求： 1、在自然语言处理、人机对话、文本生成等领域有实际的开发和从业经验者优先； 2、至少熟悉一门计算机编程语言，包括并不限于C/C++/Java/python； 3、至少熟悉一个深度学习框架, 包括并不限于pytorch/tensorflow/keras; 4、熟悉客服机器人各个模块，熟悉一种开源对话机器人框架； 5、熟悉各种文本嵌入算法，熟悉大规模对比学习； 6、熟悉各种开源大模型，以及分布式训练、监督微调、强化学习、推理优化等； 7、熟悉大模型的提示工程、检索增强、Agent技术等； 8、有高水平论文的优先，包括但不限于ACL、EMNLP、COLING、WWW、AAAI等； 9、实践动手能力强， ACMICPC, NOI/IOI，top coder，Kaggle比赛获奖者优先。