职位职责： 1、负责推荐系统白盒化探索，研究流量归因和推荐多目标关系，建设完善分析工具； 2、对接算法和业务运营，抽象用户需求提出解决方案，提升平台分析效率； 3、与研发、设计、算法与运营等团队开展协作沟通，保障项目效率，进行全球培训并负责优化更新迭代； 4、对业务保持高度好奇，有较强的自我迭代能力。 职位要求： 1、本科及以上学历，有治理平台、内容产品、内容平台等经验优先； 2、3年及以上工作经验，有显著业务收益、核心产品项目等经历优先； 3、以中英文作为工作语言，有较好雅思或托福等语言成绩、海外留学及工作经历者优先； 4、优秀的沟通及项目管理能力，较好抗压力，自驱意识强，具备独立解决复杂问题的能力； 5、良好的数据理解能力，逻辑思维能力强，具有探求心。

岗位职责： 1、负责搜狐新闻相关的算法研发、优化工作，运用策略和算法手段为用户带来更好的产品体验； 2、参与推荐系统的全链路开发与优化，包括但不局限于召回、排序、混排等； 3、通过对数据的敏锐洞察，深入挖掘产品潜在价值和需求； 4、追踪推荐领域的前沿技术，并进行模型创新，合理的运用在业务中； 任职要求： 1、推荐/搜索/广告/机器学习相关背景，有 1～3年工作经验； 2、有大规模推荐算法和系统研发经验者优先，对推荐算法有热情、乐于学习、思考和创新； 3、关注技术前沿进展，对解决具有挑战性问题充满激情； 4、较好的团队合作精神，较强的沟通能力和自我驱动力。

职位职责： 1、负责抖音商城推荐策略运营工作，能够理解直播、短视频、商品分发策略，优化人货场匹配机制，提升推荐效率；为用户活跃、购买等指标负责； 2、对商家、货品有一定理解，能够理解分行业运营特性，协同行业侧、商家侧寻求分行业场域解决方案，带来行业生意增量； 3、数据驱动，基于信息流数据现状分析，用户结构及画像分析，找到用户增长点，提升用户发现性体验； 4、用户洞察好，可以协同产研等多方资源，推动产品更新迭代。 职位要求： 1、具有3年以上互联网搜索运营工作经验，有电商平台产品运营经验优先； 2、了解市场上信息流推荐产品，对用户需求具有良好的洞察力； 3、有较强的数据分析意识和能力 ，能够洞察数据背后的用户需求； 4、具有强主动学习和推进落地能力，以业务目标为导向拿到最终结果； 5、有较强的同理心、沟通能力，善于团队合作。

工作职责 1.支持搜索推荐平台建设，支持酒店、景点、餐饮、租车等多业务线的入搜索需求开发，并抽象沉淀到平台能力； 2.深入发掘和分析业务需求，充分理解业务，抽象和设计合理的技术方案； 3.系统代码编写，确保系统健壮性和稳定性，高质量交付等； 4持续以自动化手段提高效率。 职位要求 1.大学本科及以上学历，计算机或相关专业优先； 2.有扎实的Java/Golang技术功底一种，深入理解一个或多个Java/golang领域，有较强的代码编写能力； 3.理解技术原理，熟悉设计模式及主流开源框架，elasticsearch、mongo db、MySQL相关技术; 4.熟悉分布式系统的设计应用，了解多线程开发和基本的网络通信知识，3年以上互联网大型网站服务开发经验； 5.有过高并发，高可用系统的设计经验，或有过大型电商交易系统平台建设的经验者优先； 6.有算法工程经验优先； 7.热爱技术，对行业变化和技术有强烈的好奇心，勤奋好学，不懈努力，有良好的团队协作能力。

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。

工作职责: 1、负责易车所有场景的推荐用户体验、用户增长、留存提升； 2、能深入理解把握、洞察行业趋势，对以司推荐业务进行有效的梳理及规划； 3、深入理解公司各用户群体的需求及分布，针对不同用户群体采用不同的策略； 4、理解内容与用户需求、用户体验的关系，对内容理解及生产提出合理建议； 5、具体创新思维及商业敏感度，带领团队进行产品创新； 6、负责产品团队的梯队建设，人才挖掘、培养和日常管理工作，提升团队整体水平； 任职资格: 1、有内容推荐产品经理经验； 2、6年以上互联网产品经验，至少3人以上管理经验； 3、211本科及以上学历，985优先； 4、有一线大厂及千万DAU以上产品负责经验优先；

美团的使命是“帮大家吃得更好，生活更好”，公司聚焦“零售 + 科技”战略，和广大商户与各类合作伙伴一起，努力为消费者提供品质生活，推动商品零售和服务零售在需求侧和供给侧的数字化转型。 2018年9月20日，美团正式在港交所挂牌上市。美团将始终坚持以客户为中心，不断加大在科技研发方面的投入，更好承担社会责任，更多创造社会价值，与广大合作伙伴一起发展共赢。 岗位职责 1. 负责美团首页猜喜推荐排序算法的研发工作，设计和优化推荐算法模型，提高系统的推荐效果和用户体验； 2. 负责开发和维护推荐系统，包括数据采集、数据处理、特征工程等模块的开发和优化； 3. 参与团队技术讨论，提供技术解决方案和技术支持，协助团队成员解决技术难题； 4. 跟踪行业发展动态，在美团场景下落地生成式推荐，不断提升团队的技术能力和创新能力。 岗位基本需求 1. 硕士研究生及以上学历，计算机、统计学、数学或相关专业； 2. 具备至少3年以上的推荐算法开发经验，熟悉常用的推荐算法模型和技术； 3. 熟悉机器学习和数据挖掘算法，具备良好的数学基础和编程能力； 4. 熟悉使用Hive/Spark/Hadoop等大数据工具，熟悉TensorFlow/PyTorch等框架，有深度学习实际项目经验； 5. 具备良好的团队合作意识和沟通能力，能够与产品、运营等团队紧密配合，完成项目目标。 具备以下者优先 1. 有推荐业务上大规模机器学习优化落地经验； 2. 有复杂业务场景下深度学习模型的算法研发及改进经验； 3. 密切关注业界最新进展，在SIGKDD、CIKM、ICML、ICLR、SIGIR、RECSYS等顶会发表过创新性论文或调研业界论文并成功应用于实践； 4. 在Kaggle等平台上取得较大型机器学习/深度学习竞赛靠前名次。 岗位亮点 1. 美团APP首页推荐，亿级DAU、海量的用户数据、复杂的业务场景，挑战算法的极限并提升个人技术能力。 2. 具备广阔的职业发展空间，可以在推荐算法领域不断深入研究和探索，成为业内有影响力的专家。 3. 团队氛围好，专注解决算法以及用户体验问题，可以跟组内优秀同事共同成长。

岗位职责： 1、负责对推荐产品的市场调研和分析，掌握产品的特点、优劣势及市场需求情况； 2、根据市场调研结果，设计和制定推荐产品的推广策略和方案，提高产品的曝光度和转化率； 3、负责撰写产品推荐文案，包括产品特点、优势、使用方法等，并按时提交给公司； 4、监测产品的推广效果和转化率，分析产品推广过程中出现的问题，并及时调整推广策略； 5、参与公司的推广活动和市场营销工作，积极为公司的推广工作做出贡献。 任职要求： 1、具备较强的市场洞察力和分析能力，对各种消费市场具有一定的了解和认识； 2、具备较好的沟通能力和表达能力，能够撰写优秀的推荐产品文案； 3、熟悉电子商务、社交媒体和移动互联网等行业的发展趋势和推广方式； 4、具有一定的网络推广经验，熟悉各种网络推广渠道及其推广效果； 5、具备高度的责任心和执行力，能够按时保质保量完成工作任务； 6、对工作有一定的热情和积极性，有强烈的求知欲和学习能力； 7、有产品推荐或市场推广的经验者优先考虑。

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。

职位描述 1、参与亿级用户规模的视频推荐优化，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，优化社区生态，优化快手的推荐效果； 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； 7、参与全域流量博弈的机制设计，协助拓展业务边界； 8、参与前沿问题的探索与研究，结合实际应用场景，提供全面的技术解决方案。 任职要求 1、计算机、数学或统计学相关专业硕士及以上学历； 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、分布式计算，具备实际工作经验； 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。 如果你还满足以下要求，我们会优先考虑： 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； 2、有实际线上的高并发架构开发和调优的经验； 3、在SIGKDD、ICML、NIPS、WSDM、WWW、ACL、RECSYS等相关国际**会议上有文献发表； 4、有ACM / Topcoder Algorithm 或类似算法竞赛经历者优先。

工作职责 1、通过机器学习、数据挖掘等算法对用户兴趣进行建模，优化推荐算法，提升图文、视频推荐的效果和体验，增加用户的粘性； 2、将推荐、广告等相关算法应用于商业和非商业化内容的分发中，平衡用户内容消费和商业化变现； 3、基于实时数据流处理、大规模特征存储，分布式深度学习平台，对推荐召回、排序、重排序等算法效果和性能进行持续优化。 岗位要求 1、计算机或相关专业本科及以上学历，3年以上相关工作经验； 2、熟悉python、java、c++等一种编程技术，有较强的代码能力； 3、熟悉常用机器学习算法，能够理解算法原理。了解推荐系统流程，能够根据不同推荐业务场景研究和优化算法； 4、具备良好的团队合作和沟通能力。

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

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。

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。

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。