职位职责： 1、支持快速增长的抖音内容电商业务（包括视频电商和直播电商）的推荐算法工作，职责范围包括提升转化效率，改善购物体验，探索更高效的商业模式，提升内容生态健康程度等； 2、搭建业内领先的机器学习算法和架构，建模用户购物兴趣，提升用户体验； 3、应用先进的机器学习技术，解决各种在线/离线、大数据量/小数据量、长期/短期信号等不同场景中遇到的技术挑战，包括标签缺失、反馈周期长、收敛速度慢、信号相关性弱等； 4、对电商生态中用户、作者、商家的行为做深入的分析和理解，制定算法策略促进生态良性发展； 5、独立负责产业务场景中的一个模块，与产品、运营团队一起，对模块的未来发展进行规划和设计，制定推荐策略的目标。 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、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、数据挖掘中的一项或多项，对推荐系统、计算广告、搜索引擎等相关领域有经验者优先。

1、参与金融场景的大规模用户行为分析与建模； 2、参与个性化推荐场景算法工作，包括数据、算法和工程的全链路落地。 任职要求 1、计算机、数学或统计学相关专业本科及以上学历； 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，熟悉hadoop/hive，具备大数据查询分析能力； 4、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。 5、实习期连续3个月以上，时间更长者优先 加分项： 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；

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、负责美团直播推荐全链路算法迭代，包括不限于供给理解、冷启分发、召回、粗排、精排、重排，混排等算法、模块的迭代升级； 2、结合美团时空场景特点和数据差异性，探索落地适合美团直播推荐场景的前沿解决方案，包括不限于用户异构行为序列建模，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、有直播推荐，电商推荐等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、这里有经验丰富的前辈，可以畅所欲言，充分交流； 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。

岗位职责： 1.负责去哪儿APP首页搜索推荐，通过推荐策略、功能等优化提升推荐的用户规模和流量、订单增长； 2.深入搜索用户分析、全局用户分析、数据分析，制定高质量的方案和评估机制，提升搜索用户体验； 3.组织和调动研发、设计、运营、业务方等多团队与资源，建立标准化工作流程，提高协同效率，推动产品目标的达成； 4.对接去哪儿各业务团队，进行多类型供给接入和供给理解与分层，基于业务深入理解，制定适合业务的分人群分场景的精细化推荐策略，提升推荐流量效率和用户留存效率 基本要求： 1.本科及以上学历，3年以上互联网产品工作经验，有搜索、推荐等策略产品经验； 2.较强的策略产品设计能力，对策略的框架性设计有经验和想法； 3.以业务目标为导向，能通过策略帮助业务增长； 4.具有良好的数据分析能力，熟练使用sql，计算机，统计学，数学专业优先

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。

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. 主导与参与搜索、推荐相关业务和算法系统的设计与开发； 2. 通过架构抽象和优化，提升工程、算法、产品的迭代效率； 3. 通过合理的技术选型和实践，优化计算和存储资源效率； 4. 深入理解搜索或推荐业务，与产品及算法合作推动产品探索和前沿算法落地。 岗位基本需求 1. 3年以上互联网研发工作经验； 2. 具备扎实的计算机基础和良好的编码风格，精通常用的数据结构与算法； 3. 熟练掌握C++/Java语言，理解搜索、推荐系等统相关知识并能应用于性能优化等； 4. 掌握分布式缓存、消息队列的使用，熟悉大型分布式、高并发、高负载、高可用性系统设计和开发； 5. 具备良好的沟通能力和优秀的团队协作精神，有强烈的责任感。 具备以下者优先 1、有丰富的检索引擎开发经验，对倒排、KV、向量等索引结构有深入理解，对Elasticsearch、faiss、或自研等系统有丰富的经验； 2、有PB级别大数据处理实战经验，熟悉大数据的技术栈，对Flink/Spark/Hudi/IceBerg等有深入了解 3、在分布式模型训练、预估推理、特征工程等领域有经验 岗位亮点 1. 点评技术部负责点评App相关业务的研发工作，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； 2. 搜索推荐方向是典型的高并发、高性能、高可用领域，既充满挑战也提供广阔的成长空间，可以参与到搜推引擎以及大规模机器学习领域的应用与实践。

工作内容： 1、个性化推荐：通过数据挖掘和机器学习算法对用户兴趣偏好、画像建模，商品知识图谱构建，优化推荐算法提升推荐结果的准确性、多样性，增加用户粘性，提升用户价值； 2、机器学习算法应用：研究各类机器学习算法，包括LR、DNN、RNN、CNN、RL等算法，应用于实际场景中，实现技术驱动业务的提升； 3、算法架构和性能优化：数据实时处理，分布式机器学习模型训练，在线学习和预测，算法性能持续优化； 4、大量的业务场景：众多场景可供验证想法，影响千万级用户的购物体验； 职位要求： 1、熟悉常用机器学习算法，能够理解算法原理，并有能力研究和优化算法； 2、熟悉python、java、C++、Scala等其中一种编程技术，编程能力强，熟悉分布式计算框架； 3、有较好的数据意识，对电商推荐业务有丰富经验者优先； 4、工作主动性强，有责任心，沟通交流能力强

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、推荐系统设计与开发：负责推荐系统的设计、开发与优化，提升推荐效果和用户体验； 2、大模型集成：结合AI大模型的能力，搭建智能化的推荐系统，提升推荐算法的精度和效率； 3、数据挖掘与分析：进行用户行为数据的挖掘与分析，提取关键特征，优化推荐算法； 4、跨团队协作：与产品、前端、后端团队紧密合作，推动推荐系统的落地与迭代； 5、技术前沿跟踪：跟踪和研究推荐算法及AI大模型领域的最新技术和趋势，持续提升系统性能。 任职要求： 1、专业背景：计算机、统计学、数学等相关专业***本科及以上学历； 2、工作经验：具备3年以上推荐算法相关工作经验，有AI大模型应用经验者优先； 3、算法知识：熟悉常见的推荐算法（协同过滤、矩阵分解、深度学习等）； 4、编程能力：精通Python/Java等编程语言，熟练使用TensorFlow、PyTorch等深度学习框架，熟悉 RNN、LSTM、Transformer 模型原理和使用。 5、数据分析：具备良好的数据分析能力和逻辑思维能力，能够独立完成项目； 6、团队合作：具备良好的团队合作精神和沟通能力。

职位职责： 团队介绍：抖音生活服务推荐团队主要负责抖音推荐feed&同城feed里生活服务相关的视频、图文、直播的推荐。负责为抖音正在快速发展的本地生活业务提供算法支持，包括但不限于提升转化效率、优化用户体验、探索抖音专属的商业模式等。在这里，你可以充分利用抖音的海量用户数据，结合前沿的机器学习技术充分提升流量效率；也可以和产品、运营等团队紧密合作，探索算法在本地生活业务上的落地场景，影响产品发展方向；甚至可以深度分析短视频对本地生活行业的影响，通过调整算法策略来促进行业的发展和变革。 1、负责抖音推荐feed&同城feed里生活服务相关视频、图文、直播的推荐，建设繁荣健康的生活服务内容生态； 2、将前沿的机器学习技术应用到抖音的本地生活业务场景，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、learning to rank、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、运营等团队紧密合作，探索算法在本地生活业务上的落地场景，影响产品发展方向，甚至可以深度分析短视频对本地生活行业的影响，通过调整算法策略来促进行业的发展和变革。 职位要求： 1、本科及以上学历，计算机相关专业； 2、具备优秀的编码能力，扎实的数据结构和算法功底； 3、对推荐算法和机器学习有热情、乐于学习、思考和创新； 4、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； 5、熟悉机器学习基础知识，对推荐系统、计算广告、搜索引擎相关领域有经验者优先。

工作职责: 1、负责搜索/推荐系统和算法服务平台等分布式系统的设计、开发和性能调优等工作； 2、结合业务场景进行业务策略的优化和迭代； 3、关注业界技术趋势，参与新技术的预研和技术攻关以及在团队内的落地； 4、保障系统可用性、稳定性和扩展性，推动架构的升级和迭代。 任职资格: 1、本科及以上学历，计算机相关专业，2年以上后台开发经验，有搜索/推荐系统开发经验者优先； 2、熟悉数据结构和算法设计且有较为深入的理解与应用，基本功扎实； 3、熟练使用Java，熟悉常见的框架，有良好的编程习惯； 4、熟悉MySQL、Redis等常见的存储系统，了解使用方式、基本原理和性能优化方案； 5、自我驱动、责任心强，独立思考、良好的协作沟通能力。

工作内容： 1、参与彩贝壳平台商品的推荐场景的工程架构需求对接，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，优化平台的推荐效果； 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； 任职资格： 1、计算机、数学或统计学相关专业本科及以上学历； 2、优秀的编码与代码控制能力, 扎实的数据结构和算法功底，熟悉Linux，C++，Java和Python； 3、熟悉大规模数据挖掘、机器学习、分布式计算，具备实际工作经验优先； 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。

工作职责: 1、从B端发表与C端浏览的整体视角审视主站流量分发体系，理解推荐机制与流量结构，通过策略牵引优质up主成长与消费效率提升的双赢； 2、探索能够拉动用户活跃的优质内容，协同运营、算法团队强化内容理解，构建召回池改善低活画风； 3、从C端用户体验出发，深度洞察调研用户需求及体验，在实时反馈、召回补充、刷新策略、排序规则、兴趣探测等推荐链路中探索高杠杆率的策略； 4、沟通协同各部门与职能团队，管理项目进度并推动优化落地。 工作要求: 1、3年以上互联网内容产品/推荐策略相关经验，具备对内容产品的推荐系统的理解； 2、具备敏锐的产品嗅觉，能够同理用户； 3、具备较强的问题分析和抽象能力，能够从复杂信息中提炼核心问题； 4、逻辑性强，数据敏感度高，具备论证策略有效性与空间的推理能力。

岗位职责: -电商场景下的策略平台建设 -电商场景下的流量分发体系建设 岗位要求： -计算机及相关专业本科及以上学历，具有扎实的代码功底，熟悉常用的算法和数据结构 -精通Java语言和框架，熟悉了解Python语言，具有良好的编程习惯，熟悉Linux开发环境，掌握设计模式 -掌握多线程及高性能的设计编码及性能调优，有高并发应用开发经验，对服务治理体系有充分的理解和应用 -熟悉Hadoop/Hive/HBase/Spark/Flink/ES等计算框架，熟悉Docker技术及Kubernetes容器调度系统 -具备推荐系统、广告系统、搜索系统后台开发经验者优先； -具备一定的架构能力，有大容量、高性能、分布式系统的设计开发经验优先； -有广告或者电商场景下的流量分发策略开发经验优先

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。 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。