• 35k-45k·14薪 经验3-5年 / 本科
    企业服务 / D轮及以上 / 500-2000人
    1. 负责职位各个场景下推荐算法的设计和工程实现及优化; 任职要求: 1. 计算机、数学或相关专业本科及以上学历,3年以上推荐系统研发经验; 2. 编程能力优秀,熟练使用Java和Python语言; 3. 熟悉hadoop/spark大数据处理框架; 4. 熟悉常见的推荐和排序算法,比如协同过滤,逻辑回归,树集成模型,双塔模型等; 5. 熟悉nlp相关技术优先,如:word2vec,bert等; 6. 学习能力强,喜欢研究开源新技术,有团队观念,具备独立解决问题的能力 你将加入这样一群人: 追求自由、平等,提倡简单、透明和分享; 对新事物充满好奇,对技术充满热情; 热爱生活、热爱运动,爱户外、爱篮球、爱羽毛球还有爱二次元的
  • 文娱丨内容 / D轮及以上 / 2000人以上
    职位描述: 1、负责快手推荐相关业务的数据挖掘与分析; 2、建立用户数据分析模型,提供核心算法和基础特征,为推荐系统的搭建提供支持; 3、分析站内外海量数据,探索平台新的业务增长点。 任职要求: 1、良好的编码与代码控制能力, 有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,能够从海量数据中发现关键特征; 3、熟悉Linux开发环境,熟悉Python语言,熟悉Hadoop相关开源组件如:Hive/Spark/Storm等; 4、具有大规模数据挖掘、机器学习经验者优先。
  • 移动互联网,电商 / 上市公司 / 2000人以上
    主要职责 1.负责公司电商产品研发,设计并优化算法和策略 2.结合业务需求,参与用户行为分析和建模 3.优化信息流推荐效果,并保证推荐服务稳定 4.针对特定的业务,可以进行算法的定制 技能要求 1.5年以上相关方向工作经验 2.能熟练使用Java/Scala/python/C++中至少一门语言 3.熟悉Hadoop, Spark, HBase等Hadoop生态圈相关技术 4.熟悉NLP相关的文本挖掘技术 5.熟悉常见的分类、聚类、SVM等机器学习算法 6.熟悉推荐算法、CF,CTR预估等 7.在深度学习领域有理论研究和实践经验,熟悉tensorflow、pytorch、keras一种或多种开发框架 8.有信息流/视频流推荐/搜索/广告/等工作经验
  • 30k-50k·16薪 经验3-5年 / 本科
    文娱丨内容 / D轮及以上 / 2000人以上
    职位描述 1、参与亿级用户规模的视频和直播的推荐优化,提升停留时长、点击率、留存率等核心指标; 2、跟进业界深度学习/图模型/强化学习/迁移学习/meta learning等新思想和背后原理,能灵活落地到业务中; 3、通过超大规模机器学习模型和系统,使用先进的检索和排序手段,优化社区生态,优化快手的推荐效果; 4、分析海量用户行为数据和视频数据,挖掘用户兴趣,优化流量分发机制; 任职要求 1、优秀的编码与代码控制能力, 有扎实的数据结构和算法功底; 2、良好的逻辑思维能力,能够从海量数据中发现关键信息; 3、熟悉Linux开发环境,熟悉C++和Python语言; 4、宽泛的技术视野,创造性思维和执行力,对于技术落地有浓厚兴趣,善于思考和运用新知识; 5、熟悉业界机器学习算法、数据挖掘思想、大规模分布式计算中一项或多项,具备实际工作经验者优先; 6、熟悉tensorflow或pytorch,具备实际工作经验者优先;
  • 30k-60k 经验1-3年 / 本科
    电商,移动互联网 / 上市公司 / 2000人以上
    岗位职责: 1、负责拼多多推荐算法研发,效果优化,保障相关推荐场景有良好的用户体验和持续的指标提升; 2、深入理解用户在拼多多的各类行为,构建用户和商品的画像体系; 3、通过对用户、商品、店铺在各粒度/各阶段上效率分析,挖掘可通过算法驱动业务增长的点,并推动落地; 4、研究机器学习、自然语言理解、计算机视觉等领域的前沿算法,结合业务做算法改进和技术创新。 任职要求: 1、计算机相关专业,本科及以上学历,1年以上互联网行业经验,有电商算法背景优先; 2、熟悉机器学习领域常用算法和工具,有良好的建模思维,有大流量场景优化经验者优先; 3、熟悉大规模数据处理的常用方法,熟悉Hadoop/spark/strom等至少一种分布式系统; 4、熟悉Java/Python等编程语言及常用数据结构,具备良好的编程功底; 5、具备良好的学习能力和沟通能力,对算法驱动数据增长怀有热情; 6、有高水平论文发表,数据挖掘竞赛或ACM竞赛获奖者优先。
  • 30k-50k 经验3-5年 / 本科
    文娱丨内容 / 上市公司 / 2000人以上
    岗位职责: 1、负责爱奇艺随刻信息流推荐、视频推荐的算法相关开发工作; 2、利用机器学习、深度学习、数据挖掘等技术,参与搭建和优化基于场景、用户行为的大规模内容推荐引擎; 3、深入理解业务,分析用户行为数据和内容数据,挖掘有效特征和策略,提升点击率、消费时长、互动率、留存率等业务指标。 任职要求: 1、本科及以上学历,计算机、数学或统计学相关专业,3年以上算法相关工作经验; 2、熟悉常用机器学习算法,在算法优化方面有实际经验,有内容个性化推荐项目经验者优先; 3、优秀的编码能力,扎实的数据结构和算法功底; 4、熟悉大规模数据挖掘、机器学习、分布式计算,至少熟练使用一种开源机器学习框架,具备实际应用经验。 温馨提醒: 如果7天内您没有收到爱奇艺的面试邀请,那么目前我们不会安排您参加后续的面试环节,感谢您的理解和对爱奇艺的关注与认可。
  • 电商 / 上市公司 / 2000人以上
    【职位描述】 1. 负责云音乐社区、信息流产品相关算法工作,支持亿级用户社区关系建设与内容分发; 2. 负责前沿机器学习算法的调研和实现,并应用到云音乐推荐系统中。 【职位要求】 1. 扎实的算法基础:精通机器学习相关基础模型。 2. 对推荐算法等相关算法领域有深入研究,了解前沿技术进展,熟悉深度学习相关算法应用。 3. 较强的业务建模能力:对数据、产品敏感,合理选择算法,解决业务问题,高效达成目标。 4. 有成功社区产品经验、信息流产品经验加分。
  • 电商 / 上市公司 / 2000人以上
    【职位描述】 1.负责云音乐各个场景的推荐算法优化工作,如歌曲、歌单推荐、动态流推荐 2.负责前沿机器学习算法的调研和实现,并应用到云音乐推荐和搜索中 【职位要求】 1.精通常见的数据挖掘算法,如分类算法、聚类算法、回归模型、神经网络等; 2.对推荐算法领域有深入研究,如LDA、矩阵分解、受限波兹曼机、深度学习等; 3.3年以上推荐算法、搜索算法相关的工作经验; 4.熟练掌握一门编程语言,如java、python、Scala。
  • 35k-50k 经验不限 / 本科
    金融 / D轮及以上 / 150-500人
    任职资格: 1、负责雪球推荐算法研发,共同搭建业界领先的推荐系统; 2、深入理解业务和机器学习技术,优化模型策略,持续提升推荐效果; 3、深入理解用户行为,结合数据挖掘等技术,优化用户阅读体验。 岗位要求: 1、本科及以上学历,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、数据挖掘中一项或多项,具备信息流推荐系统相关项目经验。
  • 30k-60k 经验不限 / 本科
    文娱丨内容 / D轮及以上 / 2000人以上
    职位职责: 1. 参与千万~亿级规模的电商个性化推荐算法的优化:包括抖音/今日头条产品线的商品推荐、直播推荐、短视频推荐等; 2. 通过表征学习、图模型、深度学习、迁移学习、多任务学习等技术提升信息匹配的效率,让每个用户可以便捷的找到优质好货; 3. 挖掘和分析海量用户行为数据,进行用户长短期兴趣建模,以及潜在兴趣预测,提升推荐的精准性; 4. 通过算法自动挖掘优质、专业、高口碑的商品和主播,构建良性的循环机制,优化内容电商生态; 5. 结合内容电商的业务特性,进行模型和算法创新,打造业界领先的推荐算法和系统。 职位要求: 1. 扎实的算法和数据结构基础,优秀的编码能力; 2. 机器学习基础扎实,熟悉CF、MF、FM、word2vec、LR、GBDT、DNN、Wide&Deep等常用的算法模型; 3. 熟悉下任何一个开源工具:xgboost、tensorflow、pytorch; 4. 熟悉C++和Python语言,熟悉linux开发环境; 5. 具备优秀的学习能力和良好的团队合作精神。 加分项 1. 有个性化推荐、广告、信息检索、自然语言处理、机器学习等相关领域研究或者项目实践经验; 2. 在KDD、NeurIPS、WWW、SIGIR、WSDM、ICML、IJCAI、AAAI、RecSys等会议发表过论文,或者有过数据挖掘/机器学习相关的竞赛经历。
  • 30k-60k 经验3-5年 / 本科
    文娱丨内容 / D轮及以上 / 2000人以上
    职位职责: 1、支持抖音全球电商业务快速发展,服务数百万达人商家,探索更高效的商业模式,满足用户最好的购物体验,促进生态良性发展; 2、利用大规模机器学习算法对抖音达人实时兴趣进行建模,提升转化效率; 3、负责优化抖音海量商品关系挖掘,优化达人推荐商品的召回排序逻辑,提升平台整体GMV; 4、利用海量数据对达人、商家的行为做深入的理解和分析,制定针对的算法策略赋能供需两端,提升商家变现效率,助推产业升级; 职位要求: 1、机器学习理论基础扎实; 2、熟悉矩阵分解、GBDT、LTR、Word2vec、DIN、Deep&Wide等常见算法; 3、强悍的工程实现能力,熟练使用Python、C++语言; 4、熟练使用以下任何一个开源工具:Xgboost、TensorFlow、Caffe; 5、具备优秀的学习能力和良好的沟通合作精神。
  • 电商,移动互联网 / 上市公司 / 2000人以上
    1. 理解智能客服业务,负责聊天机器人、客服智能助手、机器质检等智能客服产品的算法研究设计和实现,跟进前沿技术; 2. 负责基于在线聊天、语音热线的智能客服助手与实时知识推荐,选择和推进最优算法方案; 3. 带领团队完成项目需求分析、算法迭代和优化,与工程研发团队合作,保证项目进度。 任职要求 1. 具有5年以上机器学习应用经验,有知识推荐、智能问答系统研发背景者优先; 2. 熟悉机器学习原理,在NLP、检索模型、搜索算法、深度学习、语音识别等领域有深入理解; 3. 熟悉电商服务体系,有团队管理经验者加分。
  • 20k-35k 经验3-5年 / 本科
    移动互联网 / 不需要融资 / 50-150人
    岗位职责: 1.基于视频直播的应用场景,构建个性化推荐算法,提升产品活跃、留存。 2.负责建设推荐引擎的召回策略、排序模型、用户画像、物品画像、推荐池、特征池。 岗位要求: 1.计算机、数学、统计相关专业,本科(要求***本科)以上学历,有一个及以上互联网行业个性化推荐算法落地项目经验; 2.至少熟练应用一种常用的召回模型或者排序模型,例如协同过滤、Word2Vec、kmeans、LR、XGBoost、FM、DNN、Wide&Deep等; 3.良好的数据分析能力,熟练应用SQL、Hive ,熟悉大数据组件例如hadoop、Spark、Kafka; 4.较好的计算机基本知识,熟悉常用的linux命令,掌握java、golang、python至少一门语言; 5.有良好的产品业务意识和执行力,善于提出想法并快速实践验证; 6.至少2年以上相关经验,较资深的同学也可以投递,薪酬可根据情况具体调整。
  • 30k-50k 经验1-3年 / 硕士
    消费生活 / 上市公司 / 2000人以上
    岗位职责 1. 负责美团APP各推荐展位(首页、内页推荐、资源位等)的核心算法优化迭代,包括但不限于召回/排序相关的海量数据分析挖掘、超大规模深度学习实战、业界前沿技术探索等等,为数亿量级美团用户服务; 2. 深耕业务特点和生活场景(包括但不限于到家、到店、出行等场景),从美团LBS服务共性解决方案出发,探索迁移学习、强化学习、可解释性推荐、异构建模等模型算法落地; 3. 负责推荐算法中某个方向的中长期技术规划,制定相应的技术发展方向,并在具体场景成功应用; 岗位基本需求 - 3年及以上推荐/广告/搜索 相关经验; - 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; - 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; - 自驱主动,沟通良好,有团队协作精神。 - 工作有热情,追求卓越。 具备以下者优先 - 有推荐业务上大规模机器学习优化落地经验; - 有复杂业务场景下深度学习模型的算法研发及改进经验; - 密切关注业界最新进展,在SIGKDD、NIPS、ICML、ICLR、SIGIR、RECSYS等顶会发表过创新性论文或调研业界论文并成功应用于实践; - 在Kaggle等平台上取得较大型机器学习/深度学习竞赛靠前名次。 岗位亮点 美团推荐系统 — 极具挑战的算法实战环境! 每天为数千万以上用户提供上亿次推荐服务,支撑美团吃喝玩乐住行各种业务发展的重要引擎之一,特别适合希望在算法方向做深做强追求卓越的同学 其他补充信息 美团增长技术部是美团APP用户增长核心技术团队,为美团APP达成用户增长目标提供关键技术能力。核心职责包括构建平台级增长引擎,通过站外广告、首页推荐、站内Push、短信、微信小程序等全方位用户触达渠道,达成对用户需求的智能发现和满足,通过流量的智能生产和分发促进公司全业务增长,并沉淀增长技术领域的一系列工具与系统驱动业务和产研效率提升;当前技术领域覆盖智能推荐,智能运营,智能投放,智能推送,用户挖掘,供给挖掘,大规模机器学习平台等增长技术能力,团队卧虎藏龙,不乏大厂大牛、清北、CMU及ACM Final大奖选手,目前业务升级,大量核心岗位虚位以待。
  • 40k-60k 经验不限 / 本科
    消费生活 / 上市公司 / 2000人以上
    岗位职责 1、负责美团APP各推荐展位(包括首页、详情、购物车、订单列表、订单详情、果园聚合页等)的核心算法优化迭代,包括但不限于供给挖掘、召回、排序、机制等全链路算法演进应用落地,为数亿量级用户提供优秀个性化体验; 2、结合美团LBS场景数据以及多业务复杂特点,探索迁移学习、强化学习、可解释性推荐、跨领域推荐等前沿模型算法落地; 3、参与制定团队业务、技术等多维度发展方向的制定、落实;培养同学,带领同学成长,并在业务、技术维度拿到实际产出; 岗位基本需求 -3年及以上推荐/广告/搜索 相关经验; -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; -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; -自驱主动,沟通良好,有团队协作精神。 -工作有热情,追求卓越。 具备以下者优先 1. 有推荐业务上大规模机器学习优化落地经验; 2. 有复杂业务场景下深度学习模型的算法研发及改进经验; 3. 密切关注业界最新进展,发表过创新性顶会论文或调研业界论文并成功应用于实践; 4. 在Kaggle等平台上取得较大型机器学习/深度学习竞赛靠前名次。 岗位亮点 美团推荐系统 — 极具挑战的算法实战环境! 多场景、多业务、多供给形态、多目标优化等; 可以参与推荐全链路优化,包括业务产品形态、供给挖掘、召回、排序算法等,业务结合技术,提高全方位的业务、技术能力; 可以实际负责具体方向,可以提供带人机会,提高个人的项目管理和实际带人能力; 其他补充信息 美团增长技术部是美团APP用户增长核心技术团队,为美团APP达成用户增长目标提供关键技术能力。核心职责包括构建平台级增长引擎,通过站外广告、首页推荐、站内Push、短信、微信小程序等全方位用户触达渠道,达成对用户需求的智能发现和满足,通过流量的智能生产和分发促进公司全业务增长,并沉淀增长技术领域的一系列工具与系统驱动业务和产研效率提升;当前技术领域覆盖智能推荐,智能运营,智能投放,智能推送,用户挖掘,供给挖掘,大规模机器学习平台等增长技术能力,团队卧虎藏龙,不乏大厂大牛、清北、CMU及ACM Final大奖选手,目前业务升级,大量核心岗位虚位以待。
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