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。

职位职责： 1、负责抖音即时通讯产品能力建设的产品工作； 2、业务模块包括消息会话、群聊、B2C消息模块的产品优化和迭代工作； 3、工作流涉及方案推进、协调各方资源并帮助团队高效完成目标； 4、同时兼顾挖掘IM能力在抖音不同场景的应用，基于抖音视角探索新场景和业务模式。 职位要求： 1、本科及以上学历，1年以上互联网社区/社交类产品经验，熟悉即时通讯、社交产品优先； 2、有数据敏感和判断力，基于业务数据挖掘业务洞察，并转换成产品迭代思路； 3、有技术理解能力，熟悉常见的IM技术和应用场景，能与研发工程师高效协作； 4、具备严密的逻辑思维能力，能系统地思考与解决问题，并对目标拆解和落地实施； 5、具备优秀的沟通能力、资源协调能力和抗压能力，能够把握各方需求及整合资源。

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。

职位职责： 1、与推荐产品、算法、运营多个电商业务部门合作，通过数据分析、数据挖掘、实验分析、异动归因、特征建设等工作协助业务洞察用户策略、内容商品供给、流量分发等方向问题，为业务发展带来增量认知，与业务共同优化电商推荐系统、改善用户体验、为用户创造价值； 2、电商推荐指标体系建设：依据业务核心战略目标，制定完善电商推荐指标体系，规划建设业务指标数据、数据产品，完成核心业务指标异动归因，为业务与管理层提供决策支持，实现数据产品化； 3、实验工程：参与实验设计、实验异动归因、实验效果评估、实验下钻分析等AB实验全流程工作，通过实验分析为推荐策略迭代方向提出优化建议，规范实验评估体系建设，协助业务制定实验评估指标组，制定科学的指标评估方法； 4、推荐策略分析：依据业务战略目标，与对电商业务理解，制定逻辑清晰的分析框架，撰写专业分析报告，通过分析清晰定位业务发展问题，为业务发展提供增量洞察指导业务发展方向； 5、特征挖掘：通过统计学习、机器学习等建模方法，挖掘用户行为规律，内容、商品特征价值，内容、商品供给线索，协助优化推荐算法，挖掘算法驱动业务增长点，推动数据产品、技术落地； 6、方法论沉淀和创新：组织相关团队进行数据产品理念、技能、工具的培训，推动业务部门数据化运营。 职位要求： 1、数据分析、挖掘、建模相关的工作经验，具备电商搜索、推荐、广告数据经验者优先，计算机、统计学、数学专业优先，具有机器学习算法基础者加分； 2、掌握基本数据分析方法，对数据落地到业务有一定经验，有专业的分析报告撰写能力； 3、对特征工程、用户行为建模等有相对丰富的经验，能够基于实际的业务场景，抽象问题为具体的模型，最终提供数据驱动的产品和见解，并影响产品和业务决策的跟踪记录； 4、有使用SQL、Python等数据分析经验，有建模经验择优； 5、对数据科学有热情，具有主人翁精神，沟通表达能力优、协调推动能力强。

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。

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.制定商城用户产品战略与整体规划，主导优化商城购物体验，设计分期购物、现金贷等金融产品流程以确保用户体验流畅、信息透明，及时响应监管政策并持续确保产品功能合规，打造健康的“授信+商品+分期”闭环； 2.优化注册、授信、下单、支付、分期等核心业务环节，提升转化率与GMV； 3.设计用户成长、会员及分期激励体系，提升留存与复购； 4.协调技术、风控、运营、商品团队推动产品落地与迭代； 5.负责产品团队管理与流程建设，设立团队KPI，基于数据分析制定优化策略。 任职要求： 1.本科及以上学历，5年以上电商或金融科技产品经验，有团队管理经验； 2.熟悉商城或消费信贷产品流程，理解授信、分期支付及风控逻辑； 3.数据驱动思维，能通过用户行为分析优化产品转化； 4.有0→1产品落地经验者优先； 5.良好的跨部门沟通与项目推进能力。

岗位职责： 用户运营活动：策划并实施用户运营活动，包括但不限于拉新活动、竞赛、奖励机制等，以增加用户参与度，并对活动进行数据分析及活动优化。 用户行为分析：定期跟踪用户行为数据，分析用户需求和痛点，提出优化方案，并推动相关产品和服务的改进。 用户增长与维护：通过数据分析、市场调研等手段，制定和执行用户增长策略，提升用户活跃度和留存率。 社区管理：与用户保持互动，处理用户反馈和建议，增强用户粘性和社区氛围，提升用户满意度。 跨部门协作：与产品、技术、市场等团队紧密合作，推动用户体验的持续改善和产品的市场适配。 客户支持及大客户维护：及时响应用户问题，解决用户在使用平台过程中遇到的各类问题，确保良好的客户体验。 任职要求： 学历要求：本科及以上学历，市场营销、金融、经济学等相关专业优先。 工作经验：2年及以上交易相关产品的运营经验，具有独立策划和执行活动的能力。 技能要求： 熟悉用户行为分析和数据驱动的运营策略； 具备良好的沟通、组织和协调能力； 有较强的市场敏锐度，能够捕捉用户需求并快速响应； 英语流利者优先 个人素质：有强烈的责任感，能够在快节奏的工作环境中高效完成任务；具备团队合作精神，具有良好的抗压能力和解决问题的能力。

工作内容： 1. 社群体系搭建与运营：负责群组日常运营与管理，制定用户运营策略和执行方案，维护良好的社群氛围； 2. 核心用户维系：挖掘、培养和维护核心用户，建立高效的核心用户管理体系，激发其参与感和主人翁精神； 3. 群组活动策划与执行：策划并组织活动提升用户参与度和粘性，并负责探索并实践群组变现模式，提升收入； 4.数据分析与优化：监控群组关键数据，分析用户行为，持续迭代运营策略。 任职要求： 1.有2年及以上互联网群组运营经验； 2.思路清晰，目标感强，结果导向，具备强自驱力； 3.具备极强的同理心和沟通能力，能精准把握中老年用户的需求、心理和情感诉求； 4.加分项：熟悉社交领域的产品设计和用户体验，了解社交产品的运营模式。

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。

岗位描述 1、支持微博首页推荐及其他场景的推荐系统相关算法研发； 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、一年以上相关工作经验，计算机或数学相关专业； 2、熟练掌握c++，具备扎实的编程基础和代码能力 3、熟悉推荐系统架构，包括样本、模型训练、模型存储、在线推理等环节 4、了解机器学习算法，如矩阵分解、图神经网络等，优化推荐模型的性能和准确性 5、理解业务需求，能够快速响应并实现业务中的推荐功能 6、熟悉大型分布式系统架构设计，有良好的系统设计和实现能力 7、有推荐系统开发经验优先

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 1、负责用户侧和产品侧的数据采集、整理与分析，建立完整的用户画像体系，深入挖掘用户特征、偏好及行为规律。 2、协助构建用户行为分析模型，通过漏斗分析、路径分析、留存率分析等方式，揭示用户触达、转化、流失的关键节点及其影响因素。 3、分析用户全生命周期（获取、激活、留存、召回、流失）的表现，挖掘用户增长潜力，优化用户运营策略。 4、支持产品迭代，评估新功能上线效果，设计用户增长与转化的核心KPI指标体系，输出分析报告。 任职要求 1、本科及以上学历，统计学、经济学、计算机科学等相关专业优先。 2、3年以上大型互联网或金融科技企业数据分析经验，熟悉漏斗分析、用户分群、路径分析、AB实验等方法，具备优秀的商业嗅觉和逻辑推理能力。 3、具备良好的沟通能力和跨部门协作能力，思维敏捷，执行力强，能在快节奏环境中高效完成任务。

岗位职责: 参与Keeta站内外用户增长算法的研究与实现，提高拉新、促活策略的效果与质量，包括但不限于： 1. 建设多维度的用户理解、定向能力，面向不同生命周期的用户实现差异化的站外广告、站内触达、补贴等增长策略。 2. 持续探索小样本学习、迁移学习、大模型推理等能力解决用户行为、样本稀疏等问题，在频繁开国场景下提升用户、业务冷启动增长效率。 3. 沉淀多国可复用的用户增长算法方案，高效支持多国差异化增长策略。 岗位要求: 1.数学、统计、计算机或者相关专业硕士及以上学历，在增长、搜索/推荐、营销某一领域具备3年及以上工作经验 ； 2.在机器学习、深度学习、大模型推理等方面有较为丰富的研发经验, 并能在复杂的业务场景中进行合理的算法选择与优化； 3.较好的业务敏感度，具有创新精神和理论结合实践的能力，能够主动思考学习并适应业务的快速发展，乐于与业务共同成就和成长； 4.优秀的分析问题、解决问题能力和团队合作意识，对挑战性问题充满激情。 岗位亮点: 1. 新业务发展空间大； 2. 从0到1的用户增长算法挑战； 3. 多地区、多语言的复杂业务场景。 具备以下优先: 1. 海外市场增长策略经验； 2. 具备从0到1的算法能力建设经验。