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。

职位职责： 1、负责国际化电商业务的大数据项目整体架构规划； 2、负责指导工程师进行技术验证与实现，核心技术问题的攻关，解决项目开发过程中的技术难题； 3、负责项目对外技术沟通，具有较强的沟通，表达和文案能力； 4、根据公司项目和业务发展特点，负责研究相关大数据前沿技术。 职位要求： 1、熟练使用Hadoop及Hive，熟悉SQL、Java、Python等编程语言； 2、有超PB级别大数据处理实战经验，熟悉整个大数据的完整处理流程，优秀的问题解决能力； 3、善于沟通，对业务敏感，能快速理解业务背景，具备优秀的技术与业务结合能力； 4、6年以上数据仓库或大数据开发，丰富的实时或者离线数据体系建设经验。

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、负责抖音电商数据治理工作，包括不限于成本、质量、效率，提升数据易用性、安全性及稳定性； 2、深入理解数据业务，发现并总结数据研发、数据成本、数据质量、数据安全等方面数据问题，提炼数据治理方法论，推动数据治理方法实施； 3、孵化并持续迭代优化数据治理产品，以系统化、智能化能力高效支撑数据业务快速发展。 职位要求： 1、熟练使用SQL、Python、Java等工具进行大型数据分析及建模； 2、熟练使用Hadoop、Hive、Spark、Flink等组件进行大数据场景数据开发； 3、有较强的逻辑分析、沟通及工作推进能力，具备优秀的技术与业务结合能力； 4、对数据治理有一定的实践经验，有良好业务意识，对数据业务场景敏感，能够横向协同、跨团队整合资源，形成完整的方案解决业务/产品的问题； 5、有良好数据治理产品经验者、有实时数据研发经验者优先。

岗位职责： 1. 大数据平台组件运维及优化，进行必要的二次开发； 2. 数据湖、数据仓库技术研究及落地； 3. 实时、离线数据产品设计及开发。 任职要求： 1. 本科及以上学历，计算机及相关专业； 2. 3-5年Java/Scala开发经验，熟悉多线程编程； 3. 熟悉大数据生态相关技术，有二次开发经验者优先； 4. 熟悉实时及离线数仓架构及开发流程，有Phoenix/StarRocks使用经验优先； 5. 熟悉常见设计模式，熟悉如Spring/SpringMVC/Mybatis等主流框架； 6. 有较强的学习能力与逻辑思维能力，良好的团队合作精神。

工作内容 职位描述： 1. 参与数据仓库规划、架构及研发，包括离线、实时的数据模型规划，建设PB级的数据集市和数据平台。 2. 负责数据模型的规划、架构、开发以及海量数据下的性能调优，复杂业务场景下的需求交付。 3. 参与平台数据治理相关工作，负责数据质量、数据一致性及稳定性保障等建设。 4. 深入业务，与业务团队紧密合作，理解并合理抽象业务需求，发掘数据价值，以数据驱动业务不断发展。 5. 关注行业技术趋势，引入新技术和工具，持续优化大数据处理流程与性能，提升业务的数据处理效率和价值产出。 岗位要求 任职要求： 1. 本科及以上学历，计算机、软件工程、数据分析或相关专业出身，2-5年大数据开发经验。 2. 掌握Java, Python等至少一门语言，熟悉常用数据结构与算法。 3. 熟悉大数据生态技术栈，具备较丰富的Hadoop，Hive，Spark，Flink等开发经验。 4. 精通数据仓库理论体系，对分层设计、维度建模等有深刻的认识和实战经验，熟悉不同建模方法的优劣。 5. 积极主动贴近业务，有良好的沟通协调能力，数据敏感度高，能够快速理解业务模型及数据模型，从业务角度出发分析和解决数据问题。 6. 具备优秀的问题解决能力和团队协作精神，对大数据技术充满兴趣，学习能力和自我驱动力强 7. 有数据中台建设经验优先。有数据分析能力、指标体系搭建或BI相关经验优先。有互联网工作经验优先。 8. 加分项：英文沟通表达、云平台（如阿里云、AWS、Google Cloud）经验。

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；

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。

岗位职责 ： 1、数据仓库和数据处理‌：负责大数据平台的数据仓库、数据治理和数据模型的设计与开发工作。进行日常数据报表开发，理解业务需求，发挥数据价值‌。 2‌、数据服务开发‌：负责离线和实时数据服务的设计、开发、性能调优和效果优化。构建和维护数据管道，处理ETL过程，确保数据质量和准确性‌。 3、技术研究和应用‌：参与相关项目的数据需求的实现，设计和编码工作。参与开发过程中相关技术的研究和验证‌。 ‌4、平台运维和质量管理‌：负责大数据平台的数据及相关的应用开发、调优及维护。完成日常数据质量的监控，参与大数据平台的日常运维工作‌。 5、针对数据一致性、准确性、及时性，制定数据管理与治理机制，提升数据易用性、可用性及稳定性； 任职要求 ： 1、本科及以上学历，计算机相关专业，3-5年以上数据开发经验； 2、具备至少一个完整的大数据平台和BI系统实施经验，熟知平台建设各环节工作，包括数据采集、数据落地、仓库建设、数据平台搭建、数据应用产品开发 3、熟悉基于推荐系统的数据仓库建设方法论,有数仓模型设计及ETL开发经验；有数据仓库分层架构设定经验者优先; 4、熟悉Hadoop生态相关技术,如Hive、HDFS、Impala、Spark、Presto、Flink、Hudi、Elasticsearch、HBase、Druid、Kylin等,有基于分布式数据存储与计算平台应用开发经验,有较为系统的海量数据性能处理经验； 5、熟悉java、scala、python等语言，熟悉微服务，分布式架构，熟悉springcloud,springboot等技术开发； 6、熟悉数据仓库原理，有离线数仓、实时计算、数据挖掘、ETL、用户画像、数据可视化等设计与开发经验； 7、熟悉MySQL、PostgreSQL、NoSQL等数据库中至少一种数据中心建设方案，可以进行产品的独立部署、高可用架构和性能优化，熟悉开源社区解决方案； 8、熟悉阿里云大数据组件E-MapReduce、Dataworks、MaxCompute和国际AWS的EMR相关数据产品等，市场常见BI产品（superset、FineBI、神策数据）等相关组件者优先； 9、较强的学习能力和技术钻研能力、有自我驱动意识，对数据采集、数据治理、数据开发、数据分析、数据建模、算法等有深刻认识和实战经验。 期待您的加入哟，我们为您准备丰厚福利待遇： 【法定福利】：公司按国家规定购买五险一金+商业保险（员工本人及子女商业保险）+带薪年假； 【节日关怀】：节日福利礼品，以及节日礼金； 【公司福利】： 机场及高铁的贵宾服务（龙腾卡权益）+年度员工健康体检+平安360服务（在线问诊、VIP挂号及重疾紧急入院服务）+年度2次免费洁牙服务 公司提供咖啡、零食、下午茶 员工活动、旅游及团建，不定期举办聚餐、唱K、电竞赛、篮球赛、拓展、旅游、生日Party等 【学习与培训】：助力职业发展与提升，内外训双引擎发力助你高速发展 【晋升机会】：公司设立良好的晋升机制和广阔的发展空间。

工作职责 １.负责自动驾驶数据平台、仿真平台、标注平台、训练平台及相关工具链的架构设计和研发工作，打造符合前瞻、量产智驾技术研发需要的数据闭环 ２.负责大规模、可伸缩计算集群系统的解决方案的设计和搭建，以及核心技术的研究、开发和优化，负责平台长期运维支持和架构优化 ３.负责自动驾驶软件系统框架架构设计和开发，与硬件、算法和测试团队合作，持续集成并优化自动驾驶系统 ４.负责量产车型的数据驱动影子模式、数据记录等车端功能设计、系统架构和开发 工作要求 1.学历要求：**本科及以上学历，英语CET-4及以上， 2.工作经验：具有6年及以上相关工作经验，特别优秀者可适当放宽 3.其他： ① 计算机科学与技术、软件工程专业、自动化控制专业、人工智能等相关专业优先 ② 满足以下条件之一： 1）熟悉软件开发流程、具备扎实的算法和数据结构、算法、操作系统、网络、数据库等知识 2）熟悉几何、计算机图形学、动态系统建模等理论和方法 3）精通C/C++/Go/Python/nodejs一种或多种编程语言，熟悉HTML/CSS/React/REST 4）熟悉Linux/RTOS环境下开发与调试，有嵌入式操作系统和实时操作系统的内核或驱动开发经验，有多进程多线程、中间件、计算机视觉应用（OpenCV）、CUDA、TensorRT等开发经验优先 5）有丰富的Gin/Pylons/Django Web框架开发经验 6）熟悉PyTorch，TensorFlow,TensorRT等深度学习框架，有模型训练、调优相关经验 7）熟悉Spark/K8S相关技术，有相关开发经验，有过海量数据系统开发经验优先，有过集群系统开发、部署和优化经验优先 8）熟悉软件开发流程以及DevOps完整流程，熟悉DevOps相关系统原理，有相关工具和使用经验、如Jenkins,Argo, K8S,Docker,Kubernetes等 ③ 工作认真负责，具有良好的团队合作能力、沟通协调能力和学习能力 ④ 有Tier 1或主机厂相关工作经验优先

岗位职责 作为大数据研发工程师，你将深度参与搜推业务链路的实时与离线数据处理体系建设，核心工作包括但不限于： •基于Flink/Spark 构建用户行为数据的实时(或近实时)采集、清洗、聚合与特征计算链路，实现用户兴趣标签、行为序列、实时偏好等画像特征的更新与存储； •设计高并发、低延迟的实时数据管道，对接搜索/推荐业务的实时请求，支撑个性化排序、精准召回等策略的实时反馈优化； •通过Redis/Elasticsearch/OpenSearch实现画像特征的实时存储与高效检索，保障下游业务（如前端展示、策略调用）的低延迟访问。 •负责离线数据仓库的开发与维护（使用Spark/MaxCompute），完成海量用户行为数据的ETL、数仓分层建模与指标计算； •基于阿里云Lindorm/MaxCompute/DataWorks等工具，优化数据存储成本与计算效率（如冷热数据分层、任务调度调优），支撑业务方的高效取数与分析需求； •针对搜推业务中的复杂场景（如跨域数据关联、实时+离线特征一致性、大规模稀疏特征处理），设计可扩展的技术方案并推动落地； 任职要求 •**本科及以上学历，计算机相关专业，大数据开发相关经验； •​​熟练掌握并使用​​（Flink，Spark Spark SQL/DataFrame、DataWorks调度等），有海量数据（TB级以上）的ETL与数仓开发经验； •熟悉消息队列（Kafka必备）、搜索引擎（Elasticsearch/OpenSearch加分）、缓存（Redis等）及云原生大数据组件（阿里云Lindorm/MaxCompute/DataWorks优先）的原理与应用； •具备扎实的编码能力（Java/SQL至少一种），熟悉Linux环境与常用脚本工具，有分布式系统调优经验（如JVM调优、任务并行度优化等）。 •具有良好的沟通能力和组织协调能 ​​加分项：​​ •有实时画像/风控平台建设经验，熟悉用户行为特征工程、规则引擎或模型推理链路集成； •理解搜索/推荐业务逻辑，了解排序策略、召回链路与数据特征的关联性； •对数据敏感，具备较强的业务抽象能力与问题排查能力（如通过日志/指标定位数据延迟、丢失或不一致问题）。

团队背景 隶属于6767搜推工程策略组6767，是公司搜索与推荐业务的核心技术支撑团队。团队技术氛围开放，鼓励创新实践，团队成员具备丰富的分布式系统与海量数据处理经验。 岗位职责 作为大数据研发工程师，你将深度参与搜推业务链路的实时与离线数据处理体系建设，核心工作包括但不限于： 61基于Flink/Spark 构建用户行为数据的实时(或近实时)采集、清洗、聚合与特征计算链路，实现用户兴趣标签、行为序列、实时偏好等画像特征的更新与存储； 61设计高并发、低延迟的实时数据管道，对接搜索/推荐业务的实时请求，支撑个性化排序、精准召回等策略的实时反馈优化； 61通过Redis/Elasticsearch/OpenSearch实现画像特征的实时存储与高效检索，保障下游业务（如前端展示、策略调用）的低延迟访问。 61负责离线数据仓库的开发与维护（使用Spark/MaxCompute），完成海量用户行为数据的ETL、数仓分层建模与指标计算； 61基于阿里云Lindorm/MaxCompute/DataWorks等工具，优化数据存储成本与计算效率（如冷热数据分层、任务调度调优），支撑业务方的高效取数与分析需求； 61针对搜推业务中的复杂场景（如跨域数据关联、实时+离线特征一致性、大规模稀疏特征处理），设计可扩展的技术方案并推动落地； 任职要求 61**本科及以上学历，计算机相关专业，大数据开发相关经验； 616767熟练掌握并使用6767（Flink，Spark Spark SQL/DataFrame、DataWorks调度等），有海量数据（TB级以上）的ETL与数仓开发经验； 61熟悉消息队列（Kafka必备）、搜索引擎（Elasticsearch/OpenSearch加分）、缓存（Redis等）及云原生大数据组件（阿里云Lindorm/MaxCompute/DataWorks优先）的原理与应用； 61具备扎实的编码能力（Java/SQL至少一种），熟悉Linux环境与常用脚本工具，有分布式系统调优经验（如JVM调优、任务并行度优化等）。 61具有良好的沟通能力和组织协调能 6767加分项：6767 61有实时画像/风控平台建设经验，熟悉用户行为特征工程、规则引擎或模型推理链路集成； 61理解搜索/推荐业务逻辑，了解排序策略、召回链路与数据特征的关联性； 61对数据敏感，具备较强的业务抽象能力与问题排查能力（如通过日志/指标定位数据延迟、丢失或不一致问题）。

岗位职责： 负责叮咚买菜搜索和推荐相关算法工作，包括且不限于NLP、特征工程、模型策略开发等相关工作； 任职资格： 1.计算机，数学或统计学相关专业硕士及以上学历 2.扎实的机器学习基础，能够运用LR、GBDT等传统机器学习模型解决实际的业务问题； 3.扎实的深度学习基础，能够运用DIN、W&D、DeepFM、PNN等模型； 4.熟练使用一种或几种深度学习框架（如tensorflow、caffe、mxnet、pytorch等） 5.熟悉Python/Java/C++/Golang等至少一门编程语言 6.有推荐系统、自然语言处理、深度学习、搜索算法等方面的算法积累者优先

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。