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.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、负责微博AI搜索相关产品的规划、需求调研、功能设计及效果分析。 2、与研发团队紧密合作，推动产品研发、上线以及迭代优化。 3、洞察用户需求，能够持续发现产品问题，并提出有效解决方案，快速推动落地。 4、跟踪国内外行业趋势及竞品动态，积极探索产品创新。 岗位要求： 1、本科及以上学历，有三年及以上互联网工作经验，是微博等社区产品的重度用户 2、有大模型或搜索策略产品相关经验，学习能力强，对搜索、大模型、内容社区等领域有浓厚兴趣； 3、良好的逻辑思维能力，沟通表达能力、数据分析能力 4、有热情和责任感，工作积极主动，善于团队协作，乐于接受挑战，有较好的抗压能力

职位职责： 1、负责飞书企业问答系统的服务端架构设计、开发和优化等研发工作，推动技术的升级和优化； 2、深入理解业务需求，参与技术方案的制定和实现，为企业用户提供准确快速的高体验企业问答功能服务； 3、能够深入理解搜索/问答领域的业务场景和业务痛点，保障系统的高可用性、高性能和可扩展性； 4、解决系统中的关键技术难题，如多数据源接入、大规模数据处理及索引构建、搜索链路调整及优化等； 5、参与企业问答效果优化工作，从工程和策略角度提升企业问答的效果。 职位要求： 1、良好的设计和编码习惯，热爱写代码并能产出高质量的设计和代码； 2、具备扎实的算法和数据结构基础，拥有较强的排查、解决问题的能力； 3、熟悉搜索/问答算法及架构，有企业级搜索或问答系统相关经验者优先； 4、有大规模分布式系统开发经验者优先；有自然语言处理、机器学习、深度模型、大模型等相关算法策略优化相关经验者优先； 5、对技术有强烈的好奇心和追求，具备良好的问题解决能力和团队合作精神。

职位职责： 1、构建用户画像体系，用户基础属性以及兴趣偏好等画像数据的建模和挖掘； 2、多模态理解和多种用户属性挖掘，构建知识图谱基础数据资产； 3、探索图谱在各种日常场景的中的应用； 4、通过 NLP、多模态、Graph 等领域的前沿技术，不断提升知识图谱构建的效率和业务应用的效果。 职位要求： 1、熟悉统计机器学习理论，熟悉常见分类、聚类机器学习和深度学习算法； 2、具备数据挖掘、NLP、知识图谱、Graph相关算法原理知识背景； 3、熟悉C++/Java/Python等，具备优秀的编码能力，至少熟悉一种常见的机器学习/深度学习平台； 4、有钻研精神，突出的数据分析能力，主观能动性强，能适应快速变化的业务需求，具备良好的团队合作精神和沟通技巧； 5、有用户画像、知识图谱、数据应用开发经验者优先。

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. 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。

职位职责： 1、负责搜狐网和搜狐视频在线服务平台和推荐引擎的研发工作，为系统的稳定性，服务性能和吞吐规模指标负责； 2、持续提升推荐系统的性能，为千万搜狐用户提供最好的阅读体验； 3、不断改进搜狐媒体推荐引擎及相关的核心系统的架构设计和代码实现，结合机器学习模型的能力，提升推荐的各项指标； 4、协调推荐引擎和周边系统的研发节奏，共同推进产品快速迭代。 职位要求： 1、**本科以上学历，3年以上开发经验，具备优秀的编码能力和扎实的数据结构和算法功底； 2、熟悉java语言，熟悉linux开发环境，了解C、rust语言； 3、有推荐系统相关经验，熟悉常见的开源组件，参与过高性能在线服务研发者优先； 4、熟悉多线程、消息队列、MySQL、ElasticSearch、Redis等，具有任一框架优化经验者优先； 5、有大规模海量数据机器学习/数据挖掘/计算广告/搜索引擎相关经验者优先； 6、具备良好的沟通和表达能力，对信息流的用户体验上有自己的想法，有较好的产品意识者优先。

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

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。

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： 1. 基于行业分析、用户洞察、数据分析，优化召回/排序策略，优化搜推效果； 2. 深入业务场景，制定分人群分场景的精细化搜推策略，推动核心指标提升； 3. 持续迭代搜推匹配策略， 并沉淀为通用方法持续迭代； 4. 深入了解BC用户需求，结合平台价值，优化BC流量分发机制，提升流量分发效率； 5. 负责协调前端和算法等相关资源，推动搜推产品的持续迭代； 6. 负责搜推产品的数据监控和策略评测，badcase收集等工作 职位要求： 1. 本科以上学历，4年以上互联网产品经验，有搜索、推荐、广告流量策略产品经验者优先； 2. 做过产品/项目主负责人，有项目规划拆解、推动落地能力，并沉淀出个人工作方法； 3. 具备出色的数据分析能力、抽象归纳能力，理解算法，了解算法边界； 4. 对数据敏感，熟悉 A/B Test 机制和常见的数据分析工具和技巧，具有很强的数据分析能力，能够敏锐捕捉数据潜在价值； 5. 具备良好的逻辑分析能力，善于沟通表达与文档整理，能够很好地组织和协调跨部门资源，解决问题达成目标；

岗位职责： 1、研究、设计并实现推荐系统的算法和模型，包括协同过滤、内容推荐、深度学习模型等。 2、分析用户行为数据和产品内容特征，提取关键特征并构建推荐模型，优化推荐结果。 3、不断优化推荐算法，提升推荐质量和准确性，满足用户个性化需求。 4、参与推荐系统的架构设计和优化，提高系统的扩展性和性能。 5、与团队成员合作，进行实验和测试，评估推荐算法的效果并提出改进方案。跟踪最新的推荐算法和技术，探索并引入新的方法来提升推荐系统的性能和效果。 岗位要求： 1、本科及以上学历，计算机、统计学、数学等相关专业优先； 2、5年及以上机器学习相关工作经验，其中至少3年推荐算法排序经验； 3、熟悉协同过滤算法，熟悉LR、FM、XGBoost等常用机器学习模型，熟悉DNN； 4、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/；熟练使用python语言，熟悉Tensorflow框架优先； 5、了解AB实验流程，熟悉电商推荐常用的评估指标；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。

工作职责: 大润发技术部AI部门致力于通过前沿AI技术驱动零售业务革新，现诚聘搜索与推荐方向人才。 1、负责大润发优鲜APP搜索与推荐系统的核心算法研发和迭代，提升用户点击率、转化率与UV价值； 2、构建用户增长体系，研发精准优惠券投放算法，驱动会员营销效果***化； 3、跟踪学术界与产业界前沿技术，探索新技术在业务中的应用可能性。 我们提供： 接触零售行业大规模线上商品和用户行为数据，参与搜索、推荐、会员营销等领域项目；技术成果直接影响千万级用户场景，助力大润发智能化升级。 任职资格: 学历与背景： 计算机、人工智能、数学、电子工程等相关专业，硕士及以上学历； 2年以上互联网搜索推荐广告AI项目研发经验，在实际项目中有好的效果和产出，具备完整项目成功落地案例。 核心技术能力： 精通Query理解、实体抽取、语义召回、知识图谱、向量数据库等技术，有大规模检索系统优化经验； 掌握机器学习和深度学习算法，对相关性、召回、排序算法有深入研究，熟悉AB测试与效果评估体系； 精通Python编程，熟悉TensorFlow/PyTorch等深度学习框架； 有良好的沟通能力，跨团队协作能力，具备出色的规划、执行力，强烈的责任感； 对新技术充满热情，有较强的自我驱动力，能够在快速变化的环境中持续学习和创新。