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。

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。

工作职责: 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，包括新用户的推荐效果，生态机制，多样性策略等。 工作要求: 1.计算机相关专业本科及以上学历，3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； 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。

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。

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。

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。

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。

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。

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. 设计与搭建个性化推荐系统，提升系统稳定性，提升用户点击转化率，优化用户体验 2. 负责推荐系统核心算法研发，对算法模型持续优化，提升推荐质量，包括但不限于排序模型、用户画像、用户实时意图建模等 3. 分析用户消费效率提升相关指标， 针对问题，提出解决方案和实施 岗位要求 1. 2年及以上相关经验，计算机.统计学.数学等相关专业本科及以上学历; 2. 熟悉Tensorflow/Pytorch等常用训练框架，负责过搜索/推荐系统相关的项目构建 3. 熟悉并行计算或者分布式计算，熟悉Spark，Flink，kafka等计算平台，有相关性能优化经验 4. 扎实的机器学习功底，熟悉常见推荐算法，如：LR、DSSM、DeepFM等，有丰富实战经验 5. 对复杂问题， 有数据分析指导下的钻研耐心和分解解决能力 6. 具备高意愿的团队合作精神

工作职责: 推荐算法工程师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，包括新用户的推荐效果，生态机制，多样性策略等。 工作要求: 1.计算机相关专业本科及以上学历，5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； 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。

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；

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