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. 设计与搭建个性化推荐系统，提升系统稳定性，提升用户点击转化率，优化用户体验 2. 负责推荐系统核心算法研发，对算法模型持续优化，提升推荐质量，包括但不限于排序模型、用户画像、用户实时意图建模等 3. 分析用户消费效率提升相关指标， 针对问题，提出解决方案和实施 岗位要求 1. 2年及以上相关经验，计算机.统计学.数学等相关专业本科及以上学历; 2. 熟悉Tensorflow/Pytorch等常用训练框架，负责过搜索/推荐系统相关的项目构建 3. 熟悉并行计算或者分布式计算，熟悉Spark，Flink，kafka等计算平台，有相关性能优化经验 4. 扎实的机器学习功底，熟悉常见推荐算法，如：LR、DSSM、DeepFM等，有丰富实战经验 5. 对复杂问题， 有数据分析指导下的钻研耐心和分解解决能力 6. 具备高意愿的团队合作精神

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；

职位描述: 1、设计和实现高效、可扩展的推荐算法。 2、分析用户行为数据，提出并验证新的推荐策略。 3、与跨职能团队合作，将推荐算法集成到产品中。 4、负责推荐算法召回、粗排、精排、机制策略等的研发和探索. 5、探索海量数据下的数据挖掘和建模方法，探索复杂推荐问题的系统设计方法。 6、监控推荐系统的性能，并不断优化算法。 7、编写高质量的代码，并进行代码审查。 8、保持对最新技术和算法的了解，并将其应用于工作中。

工作职责 1、通过机器学习、数据挖掘等算法对用户兴趣进行建模，优化推荐算法，提升图文、视频推荐的效果和体验，增加用户的粘性； 2、将推荐、广告等相关算法应用于商业和非商业化内容的分发中，平衡用户内容消费和商业化变现； 3、基于实时数据流处理、大规模特征存储，分布式深度学习平台，对推荐召回、排序、重排序等算法效果和性能进行持续优化。 岗位要求 1、计算机或相关专业本科及以上学历，3年以上相关工作经验； 2、熟悉python、java、c++等一种编程技术，有较强的代码能力； 3、熟悉常用机器学习算法，能够理解算法原理。了解推荐系统流程，能够根据不同推荐业务场景研究和优化算法； 4、具备良好的团队合作和沟通能力。

美团平台汇聚美食、外卖、酒店旅游、电影、打车、共享单车、休闲玩乐、美容美发等200多个品类和900万活跃商家，是具有全国影响力的零售科技平台。 我们团队不仅负责美团App的用户增长、大前端技术基础设施建设、公司语音和智能交互技术及产品研发，还承担了多条业务线的产品设计及品牌营销职责，同时整合地图服务部、客户服务和体验部等部门，致力于用科技提升美团数亿消费者、数百万商家、骑手、司机和团长的服务体验。美团平台拥有高并发、多业务的复杂场景，为技术深度优化提供了最佳实践可能。这里有简单、讲逻辑、有爱的团队，更是一块理想的实战场地，舞台广阔，欢迎你来尽情施展。 岗位职责 1、负责美团首页视频推荐等全链路算法迭代，包括不限于供给理解、冷启分发、召回、粗排、精排、重排等算法、模块的迭代升级； 2、结合美团时空场景特点和数据差异性，探索落地适合美团推荐场景的前沿解决方案，包括不限于内外页最优价值建模，多业务供给统一异构排序，LTR多目标价值融合，以全局价值最优的序列生成算法等带来实际业务指标的提升； 3、深入思考产品业务价值，参与团队在技术、业务等多维度发展方向的制定及落实； 岗位基本需求 1、能够同多合作方如工程、产品等进行有效沟通； 2、有较好的业务sense，能够相对较好的负责一个模块的迭代升级； 具备以下者优先 1、有视频推荐相关工作经验者优先； 2、有内容平台推荐相关经验者优先； 岗位亮点 1、这里有来自淘宝、蚂蚁、快手等大厂经验丰富的前辈，可以高谈阔论； 2、这里有非常高的自主迭代空间，可以更好发挥你的聪明才智。

工作职责: 推荐算法工程师服务于哔哩哔哩主站的内容推荐，包括feed流推荐和相关推荐等场景。我们期望使用机器学习，数据挖掘等手段，提升这些场景的推荐效果。 1.负责推荐核心算法研发，提升用户体验，提高业务转化效率； 2.与产品/运营/数据等相关团队密切合作，驱动推荐业务快速迭代； 3.解决具体场景问题，包括新用户的推荐效果，生态机制，多样性策略等。 工作要求: 1.计算机相关专业本科及以上学历，5年以上互联网公司机器学习算法研发工作经验，有搜索/推荐/广告等相关系统经验者优先； 2.深入理解常见机器学习/深度学习算法，对推荐系统中召回模型，以及CTR/CVR预估相关的深度学习模型有相关优化经验者优先； 3.具有扎实的技术功底，优秀的解决问题能力，较强的团队管理和协作能力； 4.良好的业务理解与敏锐的业务判断力，关注用户体验，数据敏感性强，善于完成业务问题到技术问题的转化； 5.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，以及优秀的学习能力。

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。

工作内容： 1.负责金融场景下社交和资讯推荐系统、搜索系统、广告系统研发，持续提升用户体验，优化相关业务指标； 2.参与算法系统架构设计、实验、调优，包括且不限于画像挖掘、特征工程、召回、排序、策略的研发； 3.参与将机器学习/深度学习技术应用于排序、向量召回、内容理解、内容质量等相关业务方向。 4.跟踪业界前沿技术的发展，探索深度学习等前沿技术在企业智能场景下的应用前景。 岗位要求： 1.编程能力较强，熟悉linux开发环境及相关工具，熟悉python/go/java/c++中至少一门语言； 2.扎实的数据结构和算法功底，在机器学习、深度学习、自然语言处理等一个或多个领域有项目经验； 3.熟悉常见的大数据技术体系且有工程经验者优先，包括但不限于Hive、Spark、Kafka、Hbase等； 4.对推荐系统、计算广告、搜索引擎相关技术有经验者优先。

职责描述： 1. 基于智能电视上特定业务与场景研究合适算法模型构建精准的智能推荐系统； 2. 基于海量用户行为数据进行数据挖掘与画像建模，构建智能电视平台上的用户画像。 任职要求： 1.***本科及以上学历，3年以上智能推荐算法、用户画像算法开发与调优经验； 2.精通机器学习、深度学习算法在智能推荐、用户画像上的应用，至少熟悉一种深度学习平台（Tensorflow、 Caffe、Torch）； 3.熟悉使用Hadoop，Spark，SparkStreaming等大数据基础平台； 4.具备较强的数据分析，问题分析，逻辑思维能力，良好的沟通及团队协作能力。

大众点评作为国内重要的本地生活消费决策参考平台，多年来深耕本地生活消费领域，深受广大用户的信任和喜爱。我们的业务覆盖了吃喝玩乐游购娱等生活场景，通过极具辨识度和公信力的”星级“和”评价“产品，为数亿用户提供了全面、可信的消费决策依据。为更好满足用户探索城市的需求，大众点评在原有星级和评价的基础上，以信息流产品形式，助力用户发现更多好去处。大量优秀年轻同学的加入，为我们的团队注入了澎湃活力。我们相信，真实的生活是不可替代的，真实的感受是值得记录的，真实的美好是要被看到的。希望优秀的你能和我们一起，帮助广大用户在大众点评上发现更多好去处，找到属于自己的人间烟火气，共创美好生活。 岗位职责 1. 参与点评搜索场景下召回/相关性/排序等核心模块的优化工作； 2. 关注业界在搜索/推荐场景的前沿技术，能够合理优化和解决实际业务问题； 3. 利用NLP/深度学习等相关技术，不断优化搜索用户体验，驱动业务规模增长。 岗位基本需求 1. 2年及以上推荐/广告/搜索等领域算法开发经验； 2. 具备扎实的编程能力和数据结构算法基础； 3. 熟练掌握NLP/深度学习等相关技术，熟练应用算法工具，如TensorFlow、PyTorch等； 4. 对数据敏感，具有优秀的逻辑思维能力，学习能力强，对解决挑战性问题充满热情； 5. 具备良好的团队协作能力和沟通能力。 具备以下者优先 1. 在大厂的搜推广领域有算法落地经验； 2. 在国际顶会或核心期刊上发表过学术论文。 岗位亮点 1. 参与点评搜索渗透的机遇和挑战，与业内搜索领域一流的技术团队一起攻坚业务问题； 2. 参与百亿级样本和十亿级特征规模的深度学习模型的训练，以及相关的离线在线pipeline的优化； 3. 深度洞察用户需求，参与业务策略的制定，在千万级别的用户场景上验证自己的想法； 4. 点评搜索核心研发团队，极具挑战的算法实战业务环境，特别适合希望在算法方向做深做强追求卓越的同学； 5. 完善的培养机制和良好的团队氛围，包括mentor、知识分享、技术博客/论文/专利机制等。 其他补充信息 点评技术部负责点评App相关业务的研发工作，支撑业务发展，为用户提供优质的服务，同时致力于用技术手段为点评APP的用户提供业界一流水准的用户体验。

职位描述 1、参与快手同城页、TV版、PAD版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、互动率、留存率等核心指标； 2、通过超大规模机器学习模型和系统，优化召回、粗排、精排、重排模块中的策略算法和模型； 3、参与搭建推荐系统框架，提供高并发，大数据，高效可靠的线上服务； 4、探索Listwise Rerank、强化学习、元学习、因果推断、迁移学习、知识蒸馏、图模型等前沿技术的落地。 任职要求 1、熟悉Linux环境，掌握C++、Java和Python中的至少两种，优秀的编码能力, 扎实的数据结构和算法功底； 2、熟悉大规模数据挖掘、机器学习、分布式计算，具备推荐/广告/搜索等信息检索相关领域实际工作经验； 3、善于阅读文献，快速学习 ，具备优秀的分析和解决问题的能力，良好的沟通协作能力。

职位描述: 1、参与亿级用户规模的视频推荐优化，提升停留时长、点击率、留存率等核心指标； 2、参与机器学习、深度学习领域的技术研发工作，包括但不限于神经元网络模型设计与优化、强化学习、迁移学习、主动学习等的算法和系统研发等； 3、分析海量用户行为数据和视频数据，增加有效的特征，挖掘用户兴趣，优化排序机制； 4、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； 5、针对海量用户行为数据，提供分布式的算法实现的解决方案，大幅提升算法计算规模和性能； 6、参与搭建推荐系统框架，提供高并发，大数据，高效可靠的线上服务； 7、参与全域流量博弈的机制设计，协助拓展业务边界； 8、参与前沿问题的探索与研究，结合实际应用场景，提供全面的技术解决方案。 任职要求: 1、计算机、数学或统计学相关专业硕士及以上学历； 2、熟悉Linux，C++，Java和Python，优秀的编码与代码控制能力, 扎实的数据结构和算法功底； 3、熟悉大规模数据挖掘、机器学习、分布式计算，具备实际工作经验； 4、善于阅读文献，快速学习 ，具备优秀的分析和解决问题的能力，良好的沟通协作能力。 如果你还满足以下要求，我们会优先考虑： 1、有推荐系统、机器学习、信息检索、自然语言理解、计算广告学及算法博弈论相关领域研究及实践经验； 2、有实际线上的高并发架构开发和调优的经验； 3、在SIGKDD、ICML、NIPS、WSDM、WWW、ACL、RECSYS等相关国际**会议上有文献发表； 4、有ACM / Topcoder Algorithm 或类似算法竞赛经历者优先。

岗位职责： 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。 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。 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。 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。 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： 本科及以上学历，计算机、统计学、数学等相关专业优先； 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； 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； 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； 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。

岗位职责： 1. 优化迭代懒人听书推荐场景中的召回和排序模型，包括CTR预估等模块； 2. 分析海量用户行为数据，结合用户画像优化特征工程； 3. 持续优化大规模机器学习模型和工业级推荐系统，提升用户体验。 岗位要求： 1. 计算机/软件/统计等相关专业硕士，对技术有热情； 2. 有推荐系统、计算广告、搜索引擎等相关研发经验，了解GBDT/DSSM/Youtube DNN等模型原理； 3. 有扎实编程功底，熟悉常用数据结构与算法，熟练掌握Python/Java/Scala/Golang等语言中的一种或多种； 4. 熟悉tensorflow/pytorch等深度学习框架，了解ps-lite等分布式机器学习框架； 5. 熟悉Spark等大数据处理工具，熟悉SQL语言，熟悉Linux开发环境； 6. 良好的逻辑思维能力、沟通能力和动手能力，熟悉大规模机器学习、数据挖掘、分布式计算中一项或多项优先。