职位职责： 1、负责抖音搜索基础体验优化，通过结果评测和数据分析等手段，挖掘搜索体验痛点，协同产品经理、算法优化搜索结果质量； 2、负责策略评估标准制定、搜索结果策略评估、质量监测工作，对评估结果质量负责，拆解体验问题，推动策略迭代和用户体验满足； 3、与内外部合作方高效沟通，把控项目节奏，及时交付推动策略迭代拿到体验收益。 职位要求： 1、有搜索、推荐策略经验者优先，具备良好的用户需求分析能力、策略判断能力以及跨团队协作能力； 2、对搜索的策略框架、需求理解及满足方式等有较好理解优先； 3、对业务有深入思考，具备良好的独立规划及拆解能力。

职位职责： 1、与推荐产品、算法、运营多个电商业务部门合作，通过数据分析、数据挖掘、实验分析、异动归因、特征建设等工作协助业务洞察用户策略、内容商品供给、流量分发等方向问题，为业务发展带来增量认知，与业务共同优化电商推荐系统、改善用户体验、为用户创造价值； 2、电商推荐指标体系建设：依据业务核心战略目标，制定完善电商推荐指标体系，规划建设业务指标数据、数据产品，完成核心业务指标异动归因，为业务与管理层提供决策支持，实现数据产品化； 3、实验工程：参与实验设计、实验异动归因、实验效果评估、实验下钻分析等AB实验全流程工作，通过实验分析为推荐策略迭代方向提出优化建议，规范实验评估体系建设，协助业务制定实验评估指标组，制定科学的指标评估方法； 4、推荐策略分析：依据业务战略目标，与对电商业务理解，制定逻辑清晰的分析框架，撰写专业分析报告，通过分析清晰定位业务发展问题，为业务发展提供增量洞察指导业务发展方向； 5、特征挖掘：通过统计学习、机器学习等建模方法，挖掘用户行为规律，内容、商品特征价值，内容、商品供给线索，协助优化推荐算法，挖掘算法驱动业务增长点，推动数据产品、技术落地； 6、方法论沉淀和创新：组织相关团队进行数据产品理念、技能、工具的培训，推动业务部门数据化运营。 职位要求： 1、数据分析、挖掘、建模相关的工作经验，具备电商搜索、推荐、广告数据经验者优先，计算机、统计学、数学专业优先，具有机器学习算法基础者加分； 2、掌握基本数据分析方法，对数据落地到业务有一定经验，有专业的分析报告撰写能力； 3、对特征工程、用户行为建模等有相对丰富的经验，能够基于实际的业务场景，抽象问题为具体的模型，最终提供数据驱动的产品和见解，并影响产品和业务决策的跟踪记录； 4、有使用SQL、Python等数据分析经验，有建模经验择优； 5、对数据科学有热情，具有主人翁精神，沟通表达能力优、协调推动能力强。

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。

岗位职责： 1、负责微博AI搜索相关产品的规划、需求调研、功能设计及效果分析。 2、与研发团队紧密合作，推动产品研发、上线以及迭代优化。 3、洞察用户需求，能够持续发现产品问题，并提出有效解决方案，快速推动落地。 4、跟踪国内外行业趋势及竞品动态，积极探索产品创新。 岗位要求： 1、本科及以上学历，有三年及以上互联网工作经验，是微博等社区产品的重度用户 2、有大模型或搜索策略产品相关经验，学习能力强，对搜索、大模型、内容社区等领域有浓厚兴趣； 3、良好的逻辑思维能力，沟通表达能力、数据分析能力 4、有热情和责任感，工作积极主动，善于团队协作，乐于接受挑战，有较好的抗压能力

岗位职责： 1. 搜索排序方向：包括粗排、精排、混排，构建特征工程、多目标学习、在线模型推理、以及垂类优化等任务； 2. Query理解方向：包括纠错、改写、意图、词权重、紧密度、丢词、成分分析等任务； 3. 曲库建设方向：包括歌曲分类体系建设，标签挖掘，向量化建设等； 4. 用户画像方向：包括属性挖掘，兴趣体系建设，行为模式挖掘等； 5. NLP研究方向：包含分词、实体识别、标签提取、文本分类、模型预训练、语义向量等任务。 岗位要求： 1. 计算机、机器学习和数学等相关专业，硕士及以上学历； 2. 3年以上搜推广相关工作经验； 3. 有丰富的c++/java/python等主流编程语言经验，扎实的算法与数据结构功底，优秀的机器学习基础，良好的数学与统计基础； 4. 熟悉hive，spark等大数据处理工具，有丰富的数据处理与挖掘经验； 5. 至少熟练掌握一种深度学习框架； 6. 有以下一项或多项将优先考虑：1）有丰富NLP落地经验，有大规模数据建模经验，熟悉搜索、推荐、广告业界前沿算法；2）有完整数据体系建设经验，包括用户画像、物品画像、数据质量评估与监控等；3）有优秀论文发表者优先。

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。

岗位职责： 1、热点追踪及选题挖掘，具备push文案创作能力； 2、关注新闻大事件及突发，**时间响应； 3、参与多品类直播运营的推广支持； 4、对视频、直播、图片、文字等信息提炼概括，细节控； 5、完成日常的数据统计分析。 任职资格: 1、1-3年工作经验，本科以上学历，985、211新闻传媒类、中文类、理工科类者优先，文笔流畅。 2、熟悉国内外新闻热点，对相关领域的内容有足够的鉴别能力； 3、有新闻媒体背景、做过记者编辑、push工作经验者优先；对物理学科感兴趣者加分。 4、参与日常早晚班、正常班、与周末轮值。 5、熟悉新闻类社区平台玩法的同学加个鸡腿！

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；

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。

工作职责: 大润发技术部AI部门致力于通过前沿AI技术驱动零售业务革新，现诚聘搜索与推荐方向人才。 1、负责大润发优鲜APP搜索与推荐系统的核心算法研发和迭代，提升用户点击率、转化率与UV价值； 2、构建用户增长体系，研发精准优惠券投放算法，驱动会员营销效果***化； 3、跟踪学术界与产业界前沿技术，探索新技术在业务中的应用可能性。 我们提供： 接触零售行业大规模线上商品和用户行为数据，参与搜索、推荐、会员营销等领域项目；技术成果直接影响千万级用户场景，助力大润发智能化升级。 任职资格: 学历与背景： 计算机、人工智能、数学、电子工程等相关专业，硕士及以上学历； 2年以上互联网搜索推荐广告AI项目研发经验，在实际项目中有好的效果和产出，具备完整项目成功落地案例。 核心技术能力： 精通Query理解、实体抽取、语义召回、知识图谱、向量数据库等技术，有大规模检索系统优化经验； 掌握机器学习和深度学习算法，对相关性、召回、排序算法有深入研究，熟悉AB测试与效果评估体系； 精通Python编程，熟悉TensorFlow/PyTorch等深度学习框架； 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； 对新技术充满热情，有较强的自我驱动力，能够在快速变化的环境中持续学习和创新。

工作职责： 1. 基于行业分析、用户洞察、数据分析，优化召回/排序策略，优化搜推效果； 2. 深入业务场景，制定分人群分场景的精细化搜推策略，推动核心指标提升； 3. 持续迭代搜推匹配策略， 并沉淀为通用方法持续迭代； 4. 深入了解BC用户需求，结合平台价值，优化BC流量分发机制，提升流量分发效率； 5. 负责协调前端和算法等相关资源，推动搜推产品的持续迭代； 6. 负责搜推产品的数据监控和策略评测，badcase收集等工作 职位要求： 1. 本科以上学历，4年以上互联网产品经验，有搜索、推荐、广告流量策略产品经验者优先； 2. 做过产品/项目主负责人，有项目规划拆解、推动落地能力，并沉淀出个人工作方法； 3. 具备出色的数据分析能力、抽象归纳能力，理解算法，了解算法边界； 4. 对数据敏感，熟悉 A/B Test 机制和常见的数据分析工具和技巧，具有很强的数据分析能力，能够敏锐捕捉数据潜在价值； 5. 具备良好的逻辑分析能力，善于沟通表达与文档整理，能够很好地组织和协调跨部门资源，解决问题达成目标；

职责： 1.负责最右推荐产品的研发，用推荐产品/技术来提升用户体验和活跃度 2.应用机器学习、自然语言处理等技术，基于海量用户日志和内容，建立用户画像，构建内容质量及内容标签体系 3.以数据挖掘和数据分析为基础，发现新的产品改进点，驱动产品改进，探索新的产品形态； 4.跟踪业界最新的机器学习算法和研究趋势，并将其应用于实际的生产环境 要求: 1.信息检索，计算机视觉，机器学习、分布式系统方向的计算机专业的研究生或优秀本科生； 熟悉常见的分布式编程范式以及设计模式；有一定的分布式计算系统与机器学习相结合的理论和实践基础； 2.对技术研究和应用抱有浓厚兴趣，有强烈的上进心和责任感，善于思考和运用新知识； 3.扎实的C/C++和python编码功底，熟悉MPI/CUDA等高性能计算框架； 4.在ACM/ICPC， Google Jam， Top Coder，百度之星等比赛取得优异成绩的优先； 加分项： 1.思考过TensorFlow/MXNet/Caffe/Theano/Torch等的架构代码和设计逻辑的优先； 2.对大规模分布式机器学习系统实践经验者优先； 3.有发表NIPS/ACL/AAAI/ICML/IJCAI/EMNLP/SIGKDD/ICCV/CVPR/OSDI/SOSP等顶会论文的优先； 4.如果您乐于设计和实现高性能优雅的系统，而又想拥抱大规模机器学习带来的可能性，欢迎加入我们。

职责： 1.负责推荐系统架构设计，进行技术可行性调研，实现在线引擎服务，优化在线性能，保证平台安全、稳定、快速运行； 2.深度参与信息流推荐业务，满足业务对于核心引擎或者基础平台的功能需求； 3.参与推荐引擎、模型预测、向量检索、调度系统等基础系统、平台的设计、研发及调优工作； 4.从业务中了解需求并抽象和设计新的平台，或者优化已有系统，以提升效率并降低成本。 要求： 1.基础功底扎实，熟练掌握C++，了解Python语言，熟悉linux 开发环境及内核，熟悉Perf、Vtune、valgrind等辅助工具； 2.参与过大规模系统的设计及研发工作，能承担一线的架构设计或研发工作； 3.有丰富的搜索或推荐引擎研发经验，对搜索、推荐、KV、模型预测等任一引擎或调度系统有实际开发经验； 4.熟悉开源系统，了解leveldb、Redis、Lucene、mesos，K8s，Docker，TensorFlow等任一系统者优先； 5.对信息流推荐业务有较大兴趣，愿意在该领域长期发展。

岗位职责： 1、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。 2、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。 3、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。 4、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。 5、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： 1、本科及以上学历，计算机、统计学、数学等相关专业优先； 2、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； 3、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； 4、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； 5、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。

我们正在寻找一名具有丰富自然语言处理（NLP）经验的算法工程师，同时需具备大模型相关的经验和知识。如果您还具备Chatbot相关的经验，那将是一个巨大的加分项。此岗位将负责开发和优化我们的AI解决方案，推动NLP和大模型技术在各类应用场景中的落地。 主要职责: 设计和优化NLP算法，提升系统的理解和生成能力。 研究和应用最新的NLP技术，解决复杂的自然语言处理问题。 开发和优化大规模机器学习和深度学习模型，提升系统性能。 与产品团队和数据科学团队紧密合作，了解业务需求并转化为技术方案。 参与大模型相关项目，推动大模型在各类应用场景中的应用。 进行数据分析和挖掘，提供数据驱动的优化建议。 编写高质量的技术文档和报告，分享研究成果和项目进展。 职位要求: 计算机科学、电子工程、数学或相关领域的本科及以上学历。 至少3年在NLP领域的工作经验。 熟悉常见的NLP技术（如分词、命名实体识别、文本分类、情感分析等）。 具有大模型相关的经验（如GPT、BERT、Transformers等）。 精通Python，熟悉TensorFlow、PyTorch等深度学习框架。 具备数据分析和处理能力，能够理解和处理大规模数据集。 良好的团队协作能力和沟通能力，能够与跨部门团队有效合作。 加分项: 有Chatbot开发和优化的实际经验。 拥有电商、金融、医疗等领域的NLP应用经验。 在学术会议或期刊发表过NLP或大模型相关论文者优先。 具有推荐系统或其他AI应用开发经验者优先。 如果你对NLP和大模型充满热情，并希望在快速发展和充满挑战的环境中成长，我们诚邀你的加入！