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。

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. 参与搜索推荐的排序算法的优化； 2. 使用机器学习、数据挖掘技术构建模型，并应用至线上服务； 3. 通过技术支撑业务发展，共同实现经营目标； 4. 与其他技术团队紧密配合，制定有效策略。 岗位基本需求 1. 扎实的计算机专业基础，熟悉机器学习或自然语言处理技术，熟知常见算法模型，如：XGB、DNN、Transformer、BERT等，对技术开发及应用有热情； 2. 熟悉C++/Java/Python等编程语言，熟悉Spark、Hive应用，良好的编程能力和数据洞察； 3. 有Tensorflow、PyTorch等深度学习框架结合实际项目经验者优先，如：文本分类，实体识别、CTR预估； 4. 熟悉搜索/推荐/计算广告系统的构建原理和优化方法者优先； 5. 目标感强，结果导向，善于沟通学习，具有良好的主动性； 6. 踏实有耐心，重视执行细节和交付质量，对每一行代码负责，对用户负责，具备工匠精神。 具备以下者优先 1. 在机器学习、数据挖掘、信息检索等领域有过论文发表者 2. 在机器学习竞赛中有过较出色名次者 岗位亮点 1. 业务高速发展阶段，有更多的机遇和挑战。 2. 建设多场景、多业务统一的个性化建模能力。

工作职责: 负责阅文集团智能推荐/搜索，场景下的数据挖掘和算法调优及相关落地工作 任职资格: 1，熟悉搜索/推荐系统策略算法开发，有4年以上相关工作经验 2，在召回、排序、机制设计、内容理解，智能交互中一个或多个领域有深入实践 3，熟悉机器学习方法，数据挖掘常用方法及流程, 熟悉相关的数学理论知识； 4，有大数据处理和并行计算开发经验优先，有C++开发经验者优先； 5，良好的团队合作精神，对数据敏感，有较好的抗压能力

工作职责 1. 负责叮咚买菜搜索推荐的特征工程、数据挖掘、算法模型开发等工作 2. 负责叮咚买菜数据分析和策略优化等工作 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、SVM等传统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、scala、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

工作职责: 负责阅文集团智能推荐/搜索场景下的数据挖掘和算法调优及相关落地工作。 任职资格: 1、3-5年工作经验，计算机、大数据、智能等相关专业毕业优先； 2、熟悉机器学习方法，数据挖掘常用方法及流程，并有相关项目经验； 3、熟悉算法设计/数据结构；熟悉相关的数学理论知识； 4、有大数据处理和并行计算开发经验优先，有python、hive、tensorflow、C++开发经验者优先； 5、熟悉大语言模型相关理论，有一定实践经验和热情优先； 6、良好的团队合作精神，对数据敏感，有较好的抗压能力。

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. 负责搜狐视频/图文推荐模型的开发和策略制定，为用户留存和内容生态负责； 2. 和产品、数据、工程团队紧密合作，挖掘用户需求和行为特征，通过数据反馈的方式进行快速迭代； 3. 跟踪学术界和工业界的前沿推荐技术，包括个性化推荐、基于LLM的推荐和多模态推荐，并将这些技术应用于实际场景中。 职位要求： 1. 硕士及以上学历，计算机相关专业，具备2年以上互联网大厂工作经验 2. 具备扎实的数据结构、算法和开发能力，精通至少一种编程语言，如Java、Python、C++等； 3. 深入了解推荐算法常用模型，熟悉TensorFlow/Pytorch等深度学习框架，具备大规模数据处理、分析和挖掘能力； 4. 具有出色的团队管理和项目管理能力，有团队管理经验者优先考虑； 5. 具备良好的沟通和协作能力，能有效地与其他团队成员合作。

工作职责 1.搭建、维护团队亿级中英文文本检索的召回框架 2.分析用户行为、构建标签体系与用户画像，升级个性化搜索体验 3.维护、优化团队全量业务数据流程 4.基于知识图谱和自然语言处理技术，主导搭建医学文献搜索算法平台 5.与开发工程团队一起，落地文献搜索应用系统 任职要求 1.计算机相关专业硕士，扎实的数据结构和算法功底 2.深厚的编码功底，熟悉Linux开发环境，熟练掌握Python/Java/C++语言 3.对搜索引擎体系架构与算法有较深入的了解，熟悉分词、召回、全文检索等相关技术 4.对业界成熟的搜索算法有深入理解与落地经验，如DNN、DSSM、EGES等，对前沿的基于图神经网络的搜索召回算法有一定了解 5.对基于Lucene的底层搜索召回排序机制有所了解，具备一定的组件定制化能力 6.熟练掌握深度学习框架，如Tensorflow/Pytorch/Keras 7.对Spark等大数据平台有一定了解，熟练掌握Docker等容器化工具 8.良好的英文读写能力，可撰写领域相关论文，顶会发表过论文者优先 9.对于医疗应用场景有一定的了解 10.乐观积极，有良好的自驱力，良好的沟通和团队融合能力

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。

岗位职责： 搭建和优化搜索的运营指标体系，与公司各个市场和业务部门保持沟通和密切合作，提高平台整体运营业务产出； 平台搜索业务指标监测与日常分析，通过对大盘数据、市场、垂类及关键词等多维度搜索数据拆解，推动产品体验优化、运营策略落地 搜索领域产品特性的上线运营，词维度干预，商品标签干预等等，以及AB试验及效果分析； 搜索badcase监控与调优，提炼共性推动产品、开发优化算法； 跟踪行业趋势和竞争对手动态，调整运营策略，确保市场竞争力。 任职要求： 本科及以上学历，市场营销、计算机相关专业优先； 5年以上互联网平台运营经验以及3年电商搜索运营经验，具有旅游、电商或在线服务平台背景者优先； 熟悉电商搜索运营模式和手段，了解用户需求和行为特点； 具备较强的数据分析能力，能够从数据中发现问题和机会； 具备优秀的沟通协调能力，能够与跨部门团队高效合作； 具备团队管理和领导经验，能够带领团队达成业绩目标； 适应快节奏的工作环境，具备抗压能力和执行力。

工作职责: 高级算法工程师（推荐）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，包括内容冷启，生态机制，运营流量效率提升。 工作要求: 1.计算机相关专业本科及以上学历，2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；熟悉生态机制的优先； 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。

职位描述 1、参与亿级用户规模的电商推荐优化，提升内容电商观看时长、点击率、转化率、GMV、LTV等核心指标； 2、参与机器学习、深度学习领域的核心研发工作，包括但不限于神经网络模型的设计与优化、迁移学习、强化学习、对比学习等的算法和系统研发； 3、针对海量用户行为数据，提供分布式算法实现的解决方案，大幅提升算法计算规模和性能； 4、参与推荐机制的顶层设计，优化电商流量结构和GMV结构，促进电商生态的健康发展。 任职要求 1、硕士及以上学历，计算机、数学或统计学相关专业； 2、熟悉Linux环境、C++和Python语言，良好的逻辑思维能力，优秀的编码能力，扎实的数据结构和算法功底； 3、具有机器学习、数据挖掘、推荐系统或者自然语言理解等相关领域知识； 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。 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或实习经验； 2、在NIPS、ICML、ACL、SIGKDD、RECSYS、WSDM、WWW等相关国际**会议上有文献发表； 3、有ACM/ICPC、NOI、Topcoder、Google Jam等或类似算法竞赛经历者优先； 4、具备大规模电商推荐算法经验者优先。

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。

工作职责： 1.ctr server、标签系统、用户画像、内容推荐等相关方向的研发工作； 2.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.**本科及以上学历，计算机/数学相关专业，1-3年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.熟悉大数据和分布式系统相关技术栈，包括HDFS/YARN/HIVE/HBASE/SPARK/STORM/KAFKA/REDIS等； 4.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.较强的个人自驱力、团队协作能力、优秀的领导力； 3.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。

高级/资深推荐算法工程师 职位描述 将最前沿的推荐算法技术在多种场景落地，在大规模场景下开展以下工作： 1、参与广告推荐系统的深度优化，研究并解决大规模广告系统中的各类优化目标及问题，如深度转化目标建模、广告内容混合排序、多场景联动推荐、转化延迟、id泛化性、粗精排一致性等； 2、探索前沿技术在推荐模型预估上的应用，研究方向包含且不局限于：automl、多任务学习、learning to rank、序列建模、大算力下的大规模深度模型、large预训练模型等； 3、和工程架构团队密切配合，共同开发优化各类工程组件在各种复杂场景的落地：如大规模推荐引擎架构、大规模流式机器学习框架、大规模离线计算等。 职位要求 1、5年以上算法经验优先； 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/推荐广告的大规模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、熟悉C++和Python语言，熟悉Linux开发环境； 6、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； 7、有推荐、广告、信息检索或相关领域的实战经验优先。