职位职责： 团队介绍：国际化短视频搜索团队主要负责国际化短视频的搜索算法创新和架构研发工作。我们使用最前沿的机器学习技术进行端到端建模并不断创新突破，同时专注于分布式系统、机器学习系统的构建和性能优化，从内存、Disk等优化到索引压缩、召回、排序等算法的探索，充分给同学们提供成长自我的机会。主要工作方向包括： 1、探索最前沿的NLP技术：从基础的分词、NER，到应用上的Query分析、基础相关性等，全链路应用深度学习模型，每个细节都充满挑战； 2、跨模态匹配技术：在搜索中应用CV+NLP深度学习技术，让视频搜索拥有更强大的检索能力； 3、大规模流式机器学习技术：应用大规模机器学习，解决搜索中的推荐问题，让搜索更加个性化更加懂你； 4、千亿级数据规模的架构：从大规模离线计算，分布式系统的性能、调度优化，到构建高可用、高吞吐和低延迟的在线服务的方方面面都有深入研究和创新。 主要负责： 1、参与国际化短视频，以及国际化短电商，生活服务等重点业务的搜索推荐模型和策略改进，负责这些业务的搜索流量和用户渗透增长 & 搜索心智建设任务； 2、以推荐算法为核心技术栈，改进基于超大规模机器学习模型的推荐系统，覆盖从候选挖掘到召回，粗排，精排，多目标融合全链路技术环节； 3、探索短文本推荐和通用推荐技术的上限，重点是推荐和NLP技术的联合应用，以及多模态等前沿技术的探索。 业务介绍 1、搜索增长业务：团队负责的功能和场景，基本覆盖了绝大多数的搜索流量并且是过去TikTok搜索流量增长的最大原因。手段包含引导/激发/便捷化搜索发生之前的全流程，如主feed里视频/评论激发的推荐query场景，搜索前的输入补全和搜索后的结果相关搜索场景。 不仅为搜索带来更多流量，也使得流量本身的单位价值更高； 2、电商搜索增长业务：电商是app重要的变现手段，搜索作为其中货架心智建设的关键一环，电商搜索流量的增长和心智的建立，在其中起到重要作用； 3、搜索与端的结合：作为搜索业务，同样负责fyp排序里搜索相关的排序逻辑，改变端的生态激发用户搜索探索更多内容的意愿。并且用用户的搜索行为，为用户提供更好的feed浏览体验。 职位要求： 1、基础要求：较好的算法设计能力和工程实现能力，有机器学习/强化学习/NLP应用（其一）的实践经验； 2、具备良好的沟通和表达能力，对好的用户体验有自己的认识，有较好的产品意识者优先。 加分项： 1、有大规模（候选大，用户量大）推荐系统优化经验者优先； 2、有大规模NLP语言模型预训练经验优先； 3、参加过ACM等竞赛并取得好名次者优先。

职位职责： 1、负责快速增长的影像业务: 剪映、醒图、轻颜等创作工具端内的推荐算法。全链路地优化推荐核心算法&策略(召回、粗排、精排等超大规模机器学习系统)，构建业界一流领先的推荐系统，激发全球用户的创作灵感； 2、优化剪映、醒图、轻颜所创作的内容在抖音等多平台、全链路的分发效率, **地提升用户创作后体验； 3、深入理解用户和平台的角色需求，通过持续技术创新与迭代，驱动用户创作体验、用户消费体验、平台营收和潮流内容健康持续增长； 4、独立负责业务场景中的一个模块，和产品以及运营团队紧密合作，对用户、创作者的行为做深入的理解和分析，制定针对的算法策略促进生态良性发展。 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、有扎实的机器学习/深度学习理论和丰富的实践经验，熟悉至少一种主流深度学习编程框架； 3、优秀的分析问题和解决问题的能力，对解决挑战性问题充满激情； 4、熟悉机器学习、自然语言处理、数据挖掘中一项或多项，在**会议发表论文，或ACM/机器学习等竞赛获奖，或对推荐系统、计算广告、搜索引擎相关领域有经验者优先。

职位描述 1.负责用户增长各环节的算法策略研发，通过算法策略优化提升新老用户转化率、留存； 2.参与模型的优化，比如新用户冷启动、首页推荐、个性化召回、个性化Push等。 职位要求 1.有3年以上工作经验； 2.掌握机器学习、因果推断、数据分析等领域的基础知识，能够运用深度学习主流模型优化实际业务问题，对新用户冷启动相关算法策略有经验优先； 3.熟悉常用机器学习框架，TensorFlow/PyTorch等任一项机器学习框架； 4.了解Hadoop/Spark/Hive/flink等常用大数据处理工具优先； 5.熟练掌握至少一种编程语言:Java/Scala/Python，熟悉Linux系统及常用Shell命令； 6.有较强的问题分析能力和抽象能力，有强烈的求知欲、自驱力和进取心，能及时关注和学习业界最佳实践。

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APP各推荐展位（首页、酒旅频道、详情页等）和创新产品（场景化主题）的核心算法优化迭代，包括但不限于召回、排序和混排相关的海量数据分析挖掘、超大规模深度学习实战、业界前沿技术探索等等，为数亿量级美团用户服务； 2. 深耕美团特色业务（包括但不限于餐饮外卖、社区电商、闪购、到店餐饮、酒店旅游、休闲娱乐、丽人医美等），推动跨领域多业务推荐技术的发展和落地，探索迁移学习、强化学习、异构建模等模型算法落地； 3. 负责推荐算法中某个子方向的中长期技术规划，制定相应的技术发展方向，并在具体场景成功应用。 岗位基本需求 - 2年及以上推荐/广告/搜索 相关经验，或某一方面有突出亮点； - 扎实的编程能力和数据结构基础，较强的业务问题分析和解决能力； -熟悉常用的机器学习、深度学习或强化学习算法，了解召回/排序相关基础算法； -自驱主动，沟通良好，有团队协作精神。 -工作有热情，追求卓越。 具备以下者优先 1. 大规模广告、推荐、搜索经验； 2. 具有复杂业务环境算法创新相关经验； 3. 主动性强，追求卓越。 4. 对美团业务发展看好，有强烈认同感。 岗位亮点 1. 【业务核心】：海量数据样本、核心展位，服务亿级用户； 2. 【方向多元】：算法、模型、策略、业务多方向选择；提升技术深度同时，与业务结合落地，创造更多价值； 3. 【问题核心】：从美团的多业务、多场景、多目标特性入手，解决核心问题，获得快速能力增长； 4. 【不设边界】：为优秀的同学提供更快职业发展机会！

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App首页推荐全链路核心算法策略的优化迭代，通过海量数据分析挖掘、超大规模深度学习实践、供给/召回/排序/机制算法升级，结合产品形态的优化与创新，更好地匹配用户的多样化需求，提升美团App的用户及流量规模，并形成技术沉淀； 2. 深耕业务特点和生活场景（包括但不限于到家、到店、出行等场景），从美团LBS服务共性解决方案出发，探索大模型应用、用户实时意图识别、多业务异构供给混排、多目标价值定义等方向与挑战； 3. 负责推荐算法中的某个技术或业务方向，制定相应的中长期技术规划，并在具体场景成功应用； 4. 参与构建团队，培养核心骨干，打造团队核心竞争力。 岗位基本需求 1. 计算机、数学、统计或者相关专业本科及以上学历，2年及以上推荐、广告、搜索工作经验，优秀的编码能力，扎实的数据结构和算法功底； 2. 熟悉大规模机器学习、数据挖掘、分布式计算等领域前沿技术，了解召回、排序相关基础算法； 3. 具有一定的业务和产品敏感度，具有创新精神和理论结合实践的能力，有主动思考和学习的驱动力，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。 具备以下者优先 1. 大流量规模下的推荐、广告、搜索经验，尤其是混排、重排、用户理解模块经验； 2. 有复杂业务环境下的算法创新及落地经验； 3. 密切关注业界最新进展，在KDD、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 美团App大流量、多业务、异构供给场景，提供了业界最挑战性的推荐课题之一，在多业务异构混排、场景化推荐、推荐生态等方面都比单一的内容or电商推荐有更多需要突破的技术课题，特别适合希望在算法方向做深做强、追求卓越的同学。 1. 【业务核心】：直接上手迭代美团首页，做出的贡献可以影响到数亿人的日常生活； 2. 【方向多元】：算法、模型、策略、业务多方向选择；技术、行业、个人基本功全方位提升； 3. 【挑战性强】：从美团的多业务、多场景、多目标特性入手，解决业界核心问题，获得快速能力增长； 4. 【不设边界】：作为一家快速发展的企业，美团为优秀的同学提供更快的职业发展机会，无论你的背景和经历，只要你有才华和激情，都能在这里找到属于自己的舞台！

工作职责: - 参与视频信息流推荐系统中召回，排序，融合等一个或者多个领域的策略研发工作 -负责视频搜索和视频信息流推荐的核心算法的研究与优化（语义理解，相关性计算，深度学习网络模型探索，复杂特征抽取，多目标学习，强化学习，最优化策略，等），应用领域前沿技术提升推荐满意度。 - 参与产品需求、系统设计和程序代码的评审工作，并提出改进意见。 - 负责综合信息流推荐系统中召回，排序，融合等一个或者多个领域的策略算法研发工作。 任职资格: - 对技术研究和应用抱有浓厚的兴趣，有强烈的上进心和求知欲，善于学习和运用新知识解决业务问题。 - 熟悉python/C/C++语言编程，熟练使用Hadoop等分布式工具，对数据结构和算法设计有较为深刻的理解、具有良好的开发素养。 - 良好的逻辑思维能力，对数据敏感，能够发现关键数据、抓住核心问题。较强的沟通能力和逻辑表达能力，具备良好的团队合作精神和主动沟通意识。 - 在推荐、搜索、广告等领域有工作经验者优先考虑。

工作职责: - 参与视频信息流推荐系统中召回，排序，融合等一个或者多个领域的策略研发工作 -负责视频搜索和视频信息流推荐的核心算法的研究与优化（语义理解，相关性计算，深度学习网络模型探索，复杂特征抽取，多目标学习，强化学习，最优化策略，等），应用领域前沿技术提升推荐满意度。 - 参与产品需求、系统设计和程序代码的评审工作，并提出改进意见。 - 负责综合信息流推荐系统中召回，排序，融合等一个或者多个领域的策略算法研发工作。 任职资格: - 对技术研究和应用抱有浓厚的兴趣，有强烈的上进心和求知欲，善于学习和运用新知识解决业务问题。 - 熟悉python/C/C++语言编程，熟练使用Hadoop等分布式工具，对数据结构和算法设计有较为深刻的理解、具有良好的开发素养。 - 良好的逻辑思维能力，对数据敏感，能够发现关键数据、抓住核心问题。较强的沟通能力和逻辑表达能力，具备良好的团队合作精神和主动沟通意识。 - 在推荐、搜索、广告等领域有工作经验者优先考虑。

岗位职责： 1、负责多多买菜各个推荐场景的建模，包括但不限于CTR、CVR、排序策略的优化； 2、面向业务目标，设计特征，优化模型，优化排序机制，提升模型在线效果与用户体验； 3、了解业界实践方案，学习相关领域优秀论文，结合买菜业务进行尝试探索。 任职要求： 1、有扎实的机器学习算法基础，有良好的思维习惯，优秀的做事风格； 2、精通常用的机器学习算法与推荐算法，如LR、DNN等模型； 3、熟练掌握常用的编程语言，精通Python、C++、JAVA编程中的一种； 4、有大数据计算平台上的开发经验，对深度学习有实践经验； 5、有良好的团队合作精神 初级/中级/高级/专家级/高级专家级皆有坑~

岗位职责： 1、负责公司音乐产品基于用户行为和内容的推荐算法开发； 2、使用统计、NLP、音频技术及机器学习算法进行用户画像和内容理解； 3、深入理解公司产品业务，洞察用户需求，使用算法对业务赋能。 4、负责推荐系统架构设计、实现和优化。 岗位要求： 1、计算机数学等相关专业本科以上学历，精通scala/python/java/C++等开发语言之一； 2、有推荐及数据挖掘相关经验，熟悉常用的个性化推荐算法、机器学习模型、深度学习模型，有较好的特征 Sense； 3、熟悉tensorflow、pytorch等深度学习框架之一，具有分布式计算框架经验，具有集群调优经验。 4、具有自我驱动意识，善于发现问题解决问题，良好的编程习惯、优化意识、团队合作、合作沟通意识。

岗位职责： 1、负责公司社交业务各场景推荐算法的设计和迭代； 2、负责跟踪业界算法前沿技术方向的最新进展，并应用到系统，持续优化模型效果； 岗位要求： 1、计算机、数学或相关专业本科及以上学历，3年以上推荐系统研发经验； 2、至少熟悉一种编程语言，如C++/Python/Java等； 3、熟悉协同过滤、矩阵分解、LTR等算法，有丰富的召回、排序实战经验； 4、积极主动，良好的团队沟通和协作能力，有较强的逻辑思维能力。

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。

岗位描述： 负责招聘业务推荐算法的架构设计与优化工作，负责推荐技术的落地，完成个性化推荐模型、分发策略、双边效果调控、用户理解等方向的创新与突破；不断提升与优化招聘达成效率，通过算法提升各个业务环节的效率，具体工作包括但不限于行业理解、智能调度、供需分析等； 1. 负责招聘APP中的流量分发、调度、行业话能力建设，为求职与招人的双向撮合效率提升、流量精细化等多个目标持续优化，持续提升平台收益。 2. 根据达成效率、行业差异、画像、图谱分析等方式，设计与实现业务的推荐模型、调度模型、人岗模型等，运用运筹优化、深度学习、数据挖掘等技术手段，对招聘业务中的各个决策场景进行分析、建模和算法创新，持续优化业务指标，实现高效率撮合与平台收益的提升； 3. 针对招聘应用场景，设计并不断优化招聘匹配模型、推荐召回模型、推荐精排模型，为求职者推荐匹配的工作岗位，提升招聘双边连接效率，促进业务增长； 4. 基于招聘的双边业务特性，结合运筹学、经济学算法，探索及落地招聘资源分配优化策略，实现精细化资源分发，提双边用户体验，促进业务增长； 5. 能够带领团队，充分沟通协作，了解业务痛点，分析和解决问题； 6. 参与推荐算法的技术团队建设，指导团队成员进行子系统的设计研发，兼顾团队的业务贡献和个人成长。 岗位要求： 1. 重点院校本科以上学历，计算机、数学、经济学相关专业，5年以上的相关经验； 2. 对常用的推荐/搜索/商业广告算法有较深入了解，有实际算法调优及大数据建模经验； 3. 有丰富的机器学习（逻辑回归、神经网络、随机森林、深度学习等）、分布式计算（eg. mapreduce、spark, kafka等）的实际工作经验，参与过诸如个性化推荐模型、广告点击率预估、搜索排序、智能调度等项目或在国际期刊发表过机器学习相关论文者优先； 4. 具备强悍的编码能力、扎实的数据结构和算法功底，熟悉linux开发环境，熟练应用Hadoop、Spark、PyTorch、TensorFlow，熟悉java语言最佳； 5. 有Tech Leader经验，良好的团队合作和沟通能力，责任心强。 我们能提供： 1. 业内有竞争力的薪酬福利，激励机制和长期的培养机制； 2. 核心团队，负责公司重点业务线增长业务，大数据复杂业务场景； 3. 良好的工作氛围，扁平管理，数据驱动，鼓励工程师主动发现及解决问题，达成技术突破带来业务贡献。

职位描述： 1、负责AI技术在各业务线的落地，负责AI中台人工智能营销推荐方向相关产品建设； 2、负责对接公司内智能化业务需求，结合业务特点，进行模型、策略和算法创新，打造业界领先的推荐算法和系统。 3、负责AI产品的宣导推广、运营数据指标分析和用户体验优化提升工作，实现更精准的产品设计和运营，全面赋能业务提效降本； 4、进一步挖掘公司业务、行业对推荐智能化赋能的需求，针对问题和痛点进行专项分析，给出产品方案，并协调资源推动落地应用。 职位要求： 1、本科或以上学历，具有AI产品工作经验，具有推荐算法产品或者广告算法产品从业经验者优先； 2、具备5年以上产品规划、设计、运营经验，精通产品设计、宣导推广、运营维护和用户体验优化工作； 3、熟悉推荐相关算法能力，并精通产品常用工具，有应用技术落地的成型产品，对AI领域发展具有一定的认识； 4、优秀的沟通能力，有工作热情，具有良好的沟通技巧和团队合作精神，抗压能力强。

岗位职责： 1、公司全场景智能搜索业务，通过搜索算法/技术，提升用户体验核心指标； 2、负责Query引导模式挖掘，通过前沿的NLP,NLG等算法手段，深挖用户Query表达交互规律； 3、结合业务需求，对供给的信息和服务进行画像刻画建立高效索引，提升召回和排序效果; 4、跟踪终端A领域相关推荐或者机器学习算法发展趋势，对前沿技术结合产品业务进行实验及落地。 岗位要求： 1. 计算机、数学或者统计相关专业，三年以上从业经验，在推荐系统、个性化搜索、广告方向等相关领域有较强的算法工作经验； 2.深入理解机器学习、深度学习和自然语言处理算法的原理并能够灵活运用于搜索问题； 3. 熟悉Linux平台下C/C++/Java任一种语言开发，熟练掌握Python/Linux Shell等脚本开发，熟悉主流的分布式深度学习框架TensorFlow/Pytorch; 4.熟悉Hive，Spark，对数据仓库，特征工程等有正确的认识; 5. 具备优秀的逻辑思维能力，对解决挑战性问题充满热情，善于分析问题和解决问题；良好的团队合作和分享精神，较强的沟通能力以及抗压能力; 6. 有搜素/推荐/广告算法经验者优先；有国际顶会、学术期刊发表论文优先；

岗位职责： 深度参与彩贝壳推荐/搜索引擎开发，为算法团队提供工程侧支持，包括推荐系统维护，故障排查，迭代升级等。 岗位要求： 1.计算机，统计学，数学等相关专业毕业； 2.有3年以上推荐/预测算法领域实际工作经历； 3.具备良好的数据分析，模型评估能力，在推荐/预测领域有丰富的实战经验； 4.熟悉常用的机器学习算法（LR/GBDT/SVM等）,熟悉深度学习的原理和实现，熟练掌握；Tensorflow/Torch/Keras等至少一种深度学框架； 5.深刻理解数据清洗，特特提取，以及机器学习，算法框架等理论； 6.具有良好的算法前瞻性； 7.积极主动，认真负责，具备良好的技术问题分析能力，团队协作能力，强烈的责任心以及抗压能力，不挑活；