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.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；

岗位描述 1、支持微博各场景推荐算法或Push算法研发； 2、基于海量微博内容数据、行为数据，进行大规模机器学习算法的研究，持续提升微博推荐核心业务指标； 3、对信息流推荐系统有浓厚兴趣，期望通过技术提高用户的信息获取能力和信息消费体验。 岗位要求 1、一年以上推荐、广告或搜索算法工作经验，计算机相关专业； 2、精通推荐算法，掌握机器学习和数据挖掘基本技能； 3、熟悉推荐引擎架构及模型训练、推理流程； 4、熟练使用C++开发线上代码，熟练使用一种脚本语言Python/Shell等，熟悉Linux基本开发环境，有扎实的数据结构和算法功底； 5、有大数据处理相关经验，熟悉Hadoop、Hive等相关操作； 6、有较强的分析和解决问题能力，有持续自我学习的能力和意愿，善于沟通和逻辑表达； 7、有大型业务推荐算法相关经验优先。

职位职责： 1、负责商业化广告投放系统测试架构的开发，挖掘质量风险，建设保障体系； 2、负责梳理系统存在的问题，包括稳定性，客户体验等，给出可行性方案； 3、改进现有稳定性工具的效率、稳定性和扩展性； 4、参与系统稳定性与容灾相关工作，参与组内产品质量运营和管理工作。 职位要求： 1、计算机、通信等专业本科以上学历； 2、熟悉C++/Java/Golang等一种或多种语言，深入了解语言特性，数据结构与算法，体系结构等计算机科学知识出色； 3、有搜索/推荐/广告系统测试开发经验者优先；深入了解工程或算法架构者优先； 4、参与或设计过工程/算法/数据等后端复杂质量保障系统者优先； 5、了解机器学习、搜索/推荐/广告等算法者优先。

职位职责： 1、负责商业化广告投放系统测试架构的开发，挖掘质量风险，建设保障体系； 2、负责梳理系统存在的问题，包括稳定性，客户体验等，给出可行性方案； 3、改进现有稳定性工具的效率、稳定性和扩展性； 4、参与系统稳定性与容灾相关工作，参与组内产品质量运营和管理工作。 职位要求： 1、计算机、通信等专业本科以上学历，4年以上服务端开发工作经验； 2、熟悉C++/Java/Golang等一种或多种语言，深入了解语言特性，数据结构与算法，体系结构等计算机科学知识出色； 3、有搜索/推荐/广告系统测试开发经验者优先；深入了解工程或算法架构者优先； 4、参与或设计过工程/算法/数据等后端复杂质量保障系统者优先； 5、了解机器学习、搜索/推荐/广告等算法者优先。

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： 1、负责推荐算法，涉及召回、排序提升产品核心指标 2、深入理解业务，针对海量用户行为挖掘特征提升模型效果，建立有效的推荐指标体系 3、挖掘用户在app内的行为建立良好的推荐生态系统 任职要求： 1、3-5年推荐算法工作经验 2、精通spark、sql，具备良好的数据分析能力、特征工程经验 3、精通tensorflow，熟悉低阶API，有过Custom training及分布式训练经验；熟悉传统机器学习xgb，熟悉主流推荐模型并有实际开发经验 4、熟悉linux平台，精通python，有过java开发经历 5、211/985硕士优先

工作职责： 1、负责推荐算法，涉及召回、排序提升产品核心指标 2、深入理解业务，针对海量用户行为挖掘特征提升模型效果，建立有效的推荐指标体系 3、挖掘用户在app内的行为建立良好的推荐生态系统 任职要求： 1、3-5年推荐算法工作经验 2、精通spark、sql，具备良好的数据分析能力、特征工程经验 3、精通tensorflow，熟悉低阶API，有过Custom training及分布式训练经验；熟悉传统机器学习xgb，熟悉主流推荐模型并有实际开发经验 4、熟悉linux平台，精通python，有过java开发经历 5、211/985硕士优先

职位描述 1、负责push相关的算法研发、优化工作，运用策略和算法手段促进用户增长； 2、负责push推荐系统的搭建以及相关算法落地，面对亿级别的用户群体情况下实现push的个性化匹配，做到千人千面； 3、负责push的算法、策略的设计，并直接参与push场景下推荐系统的全链路开发与优化，包括但不局限于触发、召回、粗排、精排、下发策略等阶段； 4、从海量数据中挖掘用户消费行为、社交关系网以及运营热点实现push内容池的搭建。 任职要求 1、有扎实的数据结构和算法功底，熟悉业界主流的机器学习算法，掌握基本的数据挖掘； 2、有push、推荐系统、搜索引擎、自然语言处理相关相关经验者优先； 3、具备强悍的编码能力，熟悉linux开发环境，熟悉至少一门编程语言； 4、较好的团队合作精神，较强的沟通能力；主动性强，有很强的自我驱动力； 5、有良好的产品意识、敏锐的数据业务分析能力，对解决挑战性问题充满热情，致力于将事情做到120分。 加分项： 1、有推荐系统、机器学习、自然语言理解相关领域研究或者实习经验者优先； 2、在SIGKDD、ICML、RECSYS、NIPS等国际会议上有论文发表者优先； 3、有ICPC、Topcoder Algorithm或类似算法竞赛经历者优先。

1、参与和负责支付宝核心推荐场景的算法研发与优化； 2、基于视频、直播、电商等形式的信息流推荐业务问题，负责召回/排序/异质内容融合等方向的算法工作，应用领域前沿技术持续提升用户的活跃度和满意度； 3、改进和研究推荐相关的基础算法模型如（超大规模模型、流量分配、多目标建模、超长序列、异构图表示学习、端云协同学习等方向），打造业界先进的推荐系统。 职位要求 1、机器学习基础知识和编程功底扎实，熟悉业界前沿相关算法技术，在推荐领域有两年以上的实战经验； 2、有业界顶会论文发表优先，有直播/短视频推荐经验优先。

岗位职责: 1. 设计并实施推荐算法，以提升用户体验和增加用户参与度。 2. 分析用户数据，洞察用户偏好，构建精准的用户模型。 3. 研究最新的机器学习和深度学习技术，推动算法的持续优化。 4. 与团队成员紧密合作，确保算法与业务目标一致。 5. 监控算法性能，及时识别并解决技术难题。 任职要求： 1. 熟练掌握Python等编程语言，具备良好的数据处理和分析能力。 2. 对机器学习和深度学习算法有深入理解，能够应用于实际问题。 3. 具备创新思维和独立解决技术问题的能力。 4. 能够与团队成员有效沟通，推动项目实施。 5. 对新技术充满热情，愿意不断学习和探索。

岗位职责: 1. 设计并实施推荐算法，以提升用户体验和增加用户参与度。 2. 分析用户数据，洞察用户偏好，构建精准的用户模型。 3. 研究最新的机器学习和深度学习技术，推动算法的持续优化。 4. 与团队成员紧密合作，确保算法与业务目标一致。 5. 监控算法性能，及时识别并解决技术难题。 任职要求： 1. 熟练掌握Python等编程语言，具备良好的数据处理和分析能力。 2. 对机器学习和深度学习算法有深入理解，能够应用于实际问题。 3. 具备创新思维和独立解决技术问题的能力。 4. 能够与团队成员有效沟通，推动项目实施。 5. 对新技术充满热情，愿意不断学习和探索。

岗位职责： 1. 负责票圈推荐核⼼算法模型、策略机制的优化迭代，包括但 不限于模型、机制、策略相关的海ᰁ数据分析挖掘、⼤规模 深度学习实战、业界前沿技术探索等等； 2. 搭建票圈推荐系统的模型、机制、框架并可持续深⼊优化， 对业界进展有敏感度； 3. 参与票圈推荐算法的中⻓期技术规划，制定相应的技术发展 ⽅向，并在具体场景成功应⽤。 岗位基本要求： 1. 2年及以上推荐/⼴告/搜索相关经验，或某⼀⽅⾯有突出亮 点； 2. 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； 3. 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； 4. ⾃驱主动，沟通良好，有团队协作精神； 5. ⼯作有热情，追求卓越。 具备以下优先： 1. ⼤规模⼴告、推荐、搜索经验； 2. 复杂业务环境算法创新； 3. 有算法竞赛成绩、顶会论⽂； 4. 主动性强，追求卓越。 岗位亮点： 1. 【业务增⻓】：现存市场中稀缺的⾼速增⻓的⼤体ᰁ推荐和 ⼴告环境； 2. 【⽅向多元】：算法、模型、策略、业务全⽅位优化，技 术、⾏业、个⼈基本功全⽅位提升； 3. 【问题核⼼】：有深度的系统理解认知，获得抓住阶段性核 ⼼问题的能⼒，从票圈业务特性⼊⼿，解决核⼼问题，获得 快速能⼒增⻓； 4. 【不设边界】：可提供推荐、⼴告、LLM/AIGC多⽅⾯算法 视ᰀ，避免螺丝钉，为优秀的同学提供更快职业发展机会！