高级/资深推荐算法工程师 职位描述 将最前沿的推荐算法技术在多种场景落地，在大规模场景下开展以下工作： 1、参与广告推荐系统的深度优化，研究并解决大规模广告系统中的各类优化目标及问题，如深度转化目标建模、广告内容混合排序、多场景联动推荐、转化延迟、id泛化性、粗精排一致性等； 2、探索前沿技术在推荐模型预估上的应用，研究方向包含且不局限于：automl、多任务学习、learning to rank、序列建模、大算力下的大规模深度模型、large预训练模型等； 3、和工程架构团队密切配合，共同开发优化各类工程组件在各种复杂场景的落地：如大规模推荐引擎架构、大规模流式机器学习框架、大规模离线计算等。 职位要求 1、5年以上算法经验优先； 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/推荐广告的大规模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、熟悉C++和Python语言，熟悉Linux开发环境； 6、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； 7、有推荐、广告、信息检索或相关领域的实战经验优先。

职位描述 1、探索内容的消费价值和商业价值的结合方案，在兼顾消费价值的前提下，提升内容的商业价值，提升可变现内容的渗透率和分发（转化）效率； 2、参与亿级用户规模的可变现内容的推荐效率并提升内容的转化率，挖掘兼具内容价值和营收价值的品类，探索用户兴趣破圈，提高兴趣人群的覆盖及转化效率，提升平台的内容营收能力； 3、参与优化快手内容生态，基于内容理解挖掘正负向内容标签，设计合理的分发机制，优化内容画风，激励优质内容增长； 4、基于快手的海量用户和商家数据，探索和研究最前沿的技术，结合实际应用场景，产出有效的业界领先的技术解决方案。 任职要求 1、计算机科学、数学、统计学、电子工程、人工智能等相关专业； 2、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； 3、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； 4、强烈的技术热情和学习渴望，对技术驱动业务有不懈的追求，具备优秀的分析和解决问题的能力； 5、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； 6、良好的沟通能力，较强的团队合作精神； 7、有推荐算法、搜索算法、广告算法、自然语言处理、知识图谱等相关研究经验或工作经验优先，在相关领域**会议上发表论文者优先。

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. 参与推荐算法中子方向（召回，粗排，精排，重排，内容生态等）的模型和策略迭代，包括不限于数据分析，算法开发和迭代优化 2. 了解短视频场景的推荐策略，参与产品策略的落地实现和效果优化 岗位基本需求 - 扎实的编程能力和数据结构基础，熟悉常用的机器学习算法，较强的业务问题分析和解决能力； - 自驱主动，沟通良好，有团队协作精神； - 紧跟业界技术前沿，深钻特定子方向推荐技术，推进和实现子方向策略的落地 具备以下者优先 短视频推荐经验者优先 岗位亮点 美团内容化的核心方向之一，0到1阶段，发展速度快，业务空间大

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！

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。

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.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。

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。

工作职责: 高级算法工程师（推荐）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，包括内容冷启，生态机制，运营流量效率提升。 工作要求: 1.计算机相关专业本科及以上学历，2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；熟悉生态机制的优先； 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、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.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。

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。