• 35k-50k·14薪 经验3-5年 / 本科
    企业服务 / D轮及以上 / 500-2000人
    1. 负责职位各个场景下推荐算法的设计和工程实现及优化; 任职要求: 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. 编程能力优秀,熟练使用Java和Python语言; 3. 熟悉hadoop/spark大数据处理框架; 4. 熟悉常见的推荐和排序算法,比如协同过滤,逻辑回归,树集成模型,双塔模型等; 5. 熟悉nlp相关技术优先,如:word2vec,bert等; 6. 学习能力强,喜欢研究开源新技术,有团队观念,具备独立解决问题的能力 你将加入这样一群人: 追求自由、平等,提倡简单、透明和分享; 对新事物充满好奇,对技术充满热情; 热爱生活、热爱运动,爱户外、爱篮球、爱羽毛球还有爱二次元的
  • 20k-40k 经验3-5年 / 本科
    工具类产品 / A轮 / 50-150人
    【岗位职责】 1、负责大数据平台和推荐系统的搭建、设计与开发; 2、负责用户画像的设计与实现; 3、对业务数据进行采集、清洗、存储和计算,根据数据分析和产品设计需求,开发数据指标,实现个性化推荐。 【任职要求】 1、本科及以上学历,3年以上互联网工作经验; 2、掌握Java、Scala、Python语言中的至少一种编程语言; 3、理解 Hive/Spark 基本原理和调优策略,能熟练使用Hive/Spark进行数据开发; 4、掌握flink或spark-streaming等流式处理工具,熟悉kafka、redis,有实时开发经验优先; 5、有数据仓库、用户画像相关项目工作经验; 6、熟悉推荐系统的相关知识与系统架构,有推荐相关的工作经验优先。
  • 25k-50k 经验3-5年 / 本科
    文娱丨内容 / D轮及以上 / 2000人以上
    职位职责: 1、参与千万~亿级规模的房产个性化推荐算法的优化:包括抖音/今日头条产品线的幸福里房源推荐、经纪人直播推荐、经纪人短视(RGC)频推荐等; 2、通过表征学习、图模型、深度学习、迁移学习、多任务学习等技术提升信息匹配的效率,让每个用户可以便捷的找到优质好货; 3、分析用户行为数据,进行用户长短期兴趣建模,以及潜在兴趣预测,提升推荐的精准性; 4、结合幸福里的业务特性,进行模型和算法创新,打造业界领先的推荐算法和系统。 职位要求: 1、扎实的算法和数据结构基础,优秀的编码能力; 2、机器学习基础扎实,熟悉CF、MF、FM、Word2vec、LR、GBDT、DNN、Wide&Deep等常用的算法模型; 3、熟悉下任何一个开源工具:Xgboost、Tensorflow、Pytorch; 4、熟悉C++和Python语言,熟悉Linux开发环境; 5、具备优秀的学习能力和良好的团队合作精神。 加分项 1、有个性化推荐、广告、信息检索、自然语言处理、机器学习等相关领域研究或者项目实践经验; 2、在KDD、NeurIPS、WWW、SIGIR、WSDM、ICML、IJCAI、AAAI、RecSys等会议发表过论文,或者有过数据挖掘/机器学习相关的竞赛经历。
  • 35k-70k 经验3-5年 / 本科
    文娱丨内容 / D轮及以上 / 2000人以上
    职位职责:1、支持幸福里内容推荐(包括视频,直播,问答等多个场景)算法工作。改善用户体验,提升内容质量;2、应用先进的机器学习技术,解决各种在线/离线,大数据量/小数据量,长期/短期信号等不同场景中遇到的挑战(如label缺失,反馈周期长,收敛速度慢,信号相关性弱等机器学习经典问题);3、研究方向包含且不局限于:深度学习、图神经网络、多任务学习、learning to rank、模型压缩和加速、多模态技术等,结合业务的实际问题来做好技术的探索和研究;4、对用户、作者的行为做深入的理解和分析,支持业务的快速发展。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;熟练掌握 golang/c++优先;2、优秀的分析问题和解决问题的能力,对解决具有挑战性问题充满激情;3、对技术有热情,有良好的沟通表达能力和团队精神;4、熟悉机器学习、自然语言处理、数据挖掘中一项或多项,对推荐系统、计算广告、搜索引擎相关领域有经验者优先。
  • 40k-60k·15薪 经验5-10年 / 本科
    批发|零售 / 上市公司 / 2000人以上
    主要职责1. 负责feed流推荐引擎以及推荐系统相关在线服务的开发;2. 负责数据准备、召回策略以及召回数据的统计和分析;3. 研究分析用户行为,根据用户的兴趣和历史行为特征,设计并实现个性化推荐算法;任职要求1.5年以上相关工作经验,具备知名互联网背景2.熟练掌握 python/c++/java 一种或多种语言,具备强悍的编码能力和良好的代码风格3.熟悉常用的数据结构和算法,具备扎实的数据结构及算法功底4.熟悉推荐系统常见的召回策略,包括但不限于CF、CB、FM、DNN等加分项:1.有用户画像经验及基于用户画像做个性化推荐算法实战经验者优先2.有spark ml、tensorflow等机器学习平台开发经验者优先3.有NLP,数据挖掘,机器学习,神经网络经验者优先备注:外资背景,五险一金全额缴纳,周末双休,弹性上班,不打卡,早9晚6或者早10晚7,10:30以前到岗都不算迟到,公司有食堂,免费提供三餐,零食下午茶,每月有团建、年度旅游,带薪年假15天,之后每年+1天,试用期3个月,交通补助2000元/月,每月有1天带薪病假,当月有效
  • 30k-50k·15薪 经验不限 / 本科
    游戏,社交平台 / B轮 / 500-2000人
    职位描述 1. 深入理解业务和机器学习技术,优化模型,推荐策略,持续提升推荐效果; 2. 负责直播/短视频个性化推荐检索召回策略以及排序算法设计与研发。 职位要求 1. 研究生及以上学历,计算机、数学相关专业,3年以上个性化推荐算法工作经验; 2. 熟悉Embedding/FM/DNN等算法模型原理,并且有实际工程实践经验; 3. 熟练使用c++/python/java 其中一种语言,有扎实的编程基础和工程实践; 4. 善于思考和学习,对算法落地有充分的理解,对有挑战性的问题充满激情,具有良好的团队合作精神和较强的沟通能力以及抗压能力; 5. 有ACM 或类似算法竞赛经历者优先。
  • 25k-45k 经验3-5年 / 本科
    社交平台,内容社区 / B轮 / 50-150人
    工作职责:1. 闲趣岛产品用户推荐和内容推荐系统核心策略的研究和开发。2. 理解用户需求,负责预估模型的有效特征提取,提升模型预估准确性。3. 对模型效果进行优化,包括召回、排序、重排等策略设计、研发工作。4. 业界先进推荐算法的调研和评估。职位要求:1. 本科及以上学历,计算机、数学及相关专业,2~5年推荐算法相关工作经验。2. 较好的编程能力,熟练掌握C/C++,Python等开发语言。3. 熟悉机器学习常用算法(LR,GBDT、FM、FFM、贝叶斯、深度学习等),有相关的项目经验。4. 有Hadoop,MapReduce,Spark,Storm,HBase,Kafka,TensorFlow等开发经验,对云计算的机器学习平台有相关使用经验。5. 熟悉大规模数据挖掘、机器学习、深度学习等相关技术,有搜索引擎、广告、推荐等相关技术背景的优先
  • 30k-45k·14薪 经验1年以下 / 本科
    移动互联网,广告营销 / 上市公司 / 2000人以上
    岗位职责: 1.负责新闻推荐算法的设计和实施,主导模型优化和迭代流程; 2.跟踪算法的实施效果,分析线上线下数据,不断优化模型并提高算法效果,为用户带来最好的产品体验; 3.追踪推荐、搜索和广告领域内的前沿技术,参与搭建相关算法服务。 任职要求: 1.计算机及相关专业本科以上学历,1年以上推荐算法、搜索、广告、AI机器学习相关工作经验; 2.了解和熟悉领域内主流算法模型,能够科学评估算法效果,对机器学习,深度学习,优化算法等领域有系统性的、深入的研究和理解; 3.技术能力全面,熟悉hadoop、hive、spark等常用的大数据处理平台,熟悉python、C++、java等至少一门编程语言,熟练掌握至少一种主流深度学习/机器学习框架,熟悉系统架构和设计模式,具备将算法从论文到工程实现再到提供稳定服务的能力; 4.有较强的数据分析能力,具备从数据中发现、分析和解决问题的能力。
  • 30k-50k·15薪 经验3-5年 / 本科
    旅游|出行 / 不需要融资 / 2000人以上
    推荐算法方向1.计算机、软件、数学方向的专业背景,有扎实的算法基础和良好的数学功底。有机器学习、最优化理论、数学建模等方向的基础能力。2. 熟悉常用的机器学习与数据挖掘算法,具有算法调优或创新的经验,包括但不限于基础的分类回归算法、决策树算法,集成学习、强化学习与深度学习算法。3. 掌握业界常用的特征工程和转化率预估方法,包括但不限于Wide & Deep、DeepFM、DCN等深度学习模型;或精通 CNN、RNN、BERT、seq2seq等NLP模型的训练和调优技术。
  • 30k-60k·15薪 经验1-3年 / 硕士
    广告营销 / 上市公司 / 500-2000人
    工作职责 1. 基于海量数据挖掘及机器学习方法,进行MarTech领域算法策略的研发,包括不限于个性化推荐、智能营销、用户增长等方向; 2. 深入理解产品和业务,推动算法技术不断升级,持续提升产品效果; 3. 设计沉淀产品化的推荐引擎、算法解决方案,服务包括游戏、金融、跨境电商等众多行业。 任职要求 1. 熟练掌握机器学习算法原理,能熟练运用数据挖掘、机器学习、深度学习等技术解决实际业务问题; 2. 具备良好的逻辑思维能力,对解决挑战性问题充满热情,善于解决问题和分析问题; 3. 熟悉Hadoop/Spark/Flink/Hive等至少一种分布式计算技术,具有海量数据处理经验者优先; 4. 有大型搜索、推荐、广告算法的实际研发经验者优先;有toB及SaaS业务经验者优先; 5. 责任心强,积极主动,敢于接受挑战,有良好的沟通能力和团队合作能力。
  • 30k-55k·16薪 经验3-5年 / 本科
    影视|动漫,内容社区 / D轮及以上 / 500-2000人
    1. 不断提升个性化推荐效果,打造优秀的内容分发用户体验 2. 负责快看推荐系统的召回和排序算法工作,包括推荐算法模型的升级和优化,用户画像、内容画像模型优化等 任职要求 1. 具备扎实的编码能力,熟练使用Java/Python/Scala/C++语言中一种或几种 2. 有扎实的数据结构和算法功底,熟悉机器学习、自然语言处理、数据挖掘中一项或多项 3. 熟练使用Tensorflow/Keras/Pytorch/XGBoost/SparkML中的一种或几种 4. 优秀的分析问题和解决问题的能力,对解决具有挑战性问题充满激情 5. 有过Hadoop、Spark数据处理经验者优先 6. 工作态度积极,热爱团队合作
  • 20k-35k 经验3-5年 / 本科
    TCL
    移动互联网,其他 / 上市公司 / 2000人以上
    职责描述: 1. 基于智能电视上特定业务与场景研究合适算法模型构建精准的智能推荐系统; 2. 基于海量用户行为数据进行数据挖掘与画像建模,构建智能电视平台上的用户画像。 任职要求: 1.***本科及以上学历,3年以上智能推荐算法、用户画像算法开发与调优经验; 2.精通机器学习、深度学习算法在智能推荐、用户画像上的应用,至少熟悉一种深度学习平台(Tensorflow、 Caffe、Torch); 3.熟悉使用Hadoop,Spark,SparkStreaming等大数据基础平台; 4.具备较强的数据分析,问题分析,逻辑思维能力,良好的沟通及团队协作能力。
  • 电商平台 / 上市公司 / 500-2000人
    职位描述 1. 负责内容电商/全领域短视频的推荐效果优化,提升产品DAU/留存/时⻓等核⼼指标; 2. 利⽤海量数据搭建业内领先的机器学习算法平台,提升⽤户体验; 职位要求 1. 计算机相关专业,1年及以上工作经验; 2. 熟练掌握c++/go/python等编程技能,有扎实的编程基础; 3. 优秀的分析问题和解决问题的能⼒,对解决具有挑战性问题充满激情; 4. 对技术有热情,有良好的沟通表达能⼒和团队精神; 5. 有推荐系统、计算⼴告、搜索引擎相关领域有经验者优先
  • 30k-60k·14薪 经验5-10年 / 本科
    MCN|直播平台 / 上市公司 / 500-2000人
    职位描述 1、参与映客与创新业务的内容理解和用户建模 2、深入理解业务和机器学习技术,优化直播理解和建模,提升推荐效果和内容生态; 3、深入理解业务和机器学习技术,优化用户/创作者理解和建模,提升推荐效果和创作生态。 职位要求 1、具备强悍的编码能力和扎实的数据结构和算法功底 2、有推荐系统相关经验,熟悉常用的推荐算法 3、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、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 5、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
  • 25k-50k 经验不限 / 硕士
    软件服务|咨询,人工智能服务 / 天使轮 / 50-150人
    团队背景: 1. 团队主要由来自腾讯、百度、华为等公司的资深研究员、架构师构成,拥有世界尖端的NLP与信息分发的经验; 2. 团队成员来自于985/211院校、top海外院校,包括CMU、Oxford、IC、UCL、清华、北大、厦大等院校,水平杰出; 3. 团队获得了多个世界**比赛(如NeurIPS 2019 AutoDL)的**,同时团队已发表上百篇顶会顶刊; 4. 目前方向包括CV、NLP、推荐、搜索、知识图谱、对话、画像、AI平台、AutoML等业界核心方向。 岗位职责: 1. 负责推荐系统解决方案设计,场景接入; 2. 负责类CTR预估场景的解决方案设计与具体实现; 3. 参与画像特征设计、个性化算法研究、应用; 任职资格: 1. 计算机、智能、数学或相关专业硕士以上学历; 2. 责任心好,良好的团队沟通和协作能力,有较强的逻辑思维能力和推动能力; 3. 精通至少一种大数据平台例如Hive、Spark; 4. 精通至少一种编程语言C/C++、Java、Python; 5. 熟练运用各种常用算法和数据结构,有独立的实现能力; 6. 熟悉Linux开发环境,良好的系统编程、数据结构、算法基础、系统设计能力; 7. 熟悉和实践过常用的机器学习算法与推荐算法和架构,如CF、LR、FM、GBDT、SVD、DNN等; 8. 熟悉自然语言处理和深度学习等理论基础,有实战经验优先。