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。

职位职责： 1、负责抖音搜索体验日常质量评估的管理工作，带领评估团队高质高效完成各类体验评估，确保评估结论的置信度，客观准确公正地刻画搜索用户体验及问题，驱动产研优化； 2、参与各类业务调研分析并组织摸底评估，发现各类体验问题及优化空间，输出有价值的洞察分析建议； 3、根据搜索业务目标，不断完善各类评估任务分发流程、整体培训体系、质效管理机制等，搭建专业能力过硬、高效能的搜索评估运营团队。 职位要求： 1、本科及以上学历，熟悉搜索引擎的评价方法，有搜索评测或评估团队管理经验优先； 2、具有优秀的学习能力，有较强的逻辑思维、数据分析、归纳和总结能力； 3、具有较强的项目管理和沟通协调能力，能很好地协同上下游完成目标，具备抗压能力。

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、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.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.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、负责平台商家数据分析工作，规划搭建平台电商分析体系； 2、产出数据分析系统+报表，输出可视化报告； 3、跟踪业务数据，监控数据波动和异常，通过数据分析发现业务问题和机会点，并能提出有效的解决策略； 4、关注行业动态，定期输出专业竞品&行业数据分析报告； 岗位要求： 1、本科及以上学历，数学、统计学相关专业，有至少一年电商行业经验； 2、从事数据分析工作三年及以上，熟练掌握Hive/SQL，精通Excel； 3、具有快速的业务理解及学习能力，能够发掘业务细节和数据之间的联系，逻辑思维、自我驱动、抗压能力强； 4、商业敏感性高，逻辑分析能力强，有极强的数据敏感度、数据分析和提炼归纳的能力，快速学习能力、责任心与团队合作精神。

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。

岗位说明： 1. 针对重点行业（能源电力、大型装备、金属冶炼、半导体、精密电子等行业）的智能制造与数智化升级，利用设备和生产数据，灵活运用数据分析相关技术解决客户实际业务问题； 2. 基于公司的数据平台产品，开展如下工作：数据预处理、特征工程、数据分析模型的开发、测试和部署、并支持相关数据分析应用的开发和落地。 岗位要求： 1. 精通统计分析、时序数据和关系数据处理，了解常用数据挖掘/机器学习等算法，有将数据算法实际应用于设备健康、故障诊断、质量追溯、工艺优化等实际项目的经验。 2. 精通数据分析语言Python及常用的算法包的使用（如numpy, pandas, scipy, sklearn, tsfresh, matplotlib, seaborn, pyecharts, plotly等），有实际项目代码开发经验。 3. 工业专业教育背景或工作经验，具有电力、电子、能源动力、半导体、化工或自动化等专业背景 4. 有良好的业务理解和团队合作能力；有项目管理或技术管理经验者优先（高级）。 5. 有较强的新领域知识学习能力、文档写作能力、客户沟通能力；能快速搜索、阅读中英文文献者（高级）。 6. 具有工业软件开发背景者优先：例如自动化行业软件开发者（例如SCADA、MES、EAM、PLM、MPC等），或具有工业机理模型开发经验者（例如基于Matlab/Simulink、ANSYS等仿真模型），或熟悉精益生产管理、六西格玛流程和工具者。 7. 了解精益生产、六西格玛等概念，或熟悉工业流程、工业通信协议，SCADA/MES/PLM等工业软件者优先。

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。

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；

职位职责： 1、负责搜狐网和搜狐视频在线服务平台和推荐引擎的研发工作，为系统的稳定性，服务性能和吞吐规模指标负责； 2、持续提升推荐系统的性能，为千万搜狐用户提供最好的阅读体验； 3、不断改进搜狐媒体推荐引擎及相关的核心系统的架构设计和代码实现，结合机器学习模型的能力，提升推荐的各项指标； 4、协调推荐引擎和周边系统的研发节奏，共同推进产品快速迭代。 职位要求： 1、**本科以上学历，3年以上开发经验，具备优秀的编码能力和扎实的数据结构和算法功底； 2、熟悉java语言，熟悉linux开发环境，了解C、rust语言； 3、有推荐系统相关经验，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、熟悉多线程、消息队列、MySQL、ElasticSearch、Redis等，具有任一框架优化经验者优先； 5、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； 6、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。

职位描述 1. 构建全面的、准确的、能反映服务业务线特征的整体指标体系,，并基于业务监控指标体系，定期产出经营分析和复盘，及时发现与定位业务问题； 2. 通过专题分析，对业务问题进行深入分析，为公司运营决策、产品方向、业务策略提供数据支持；在C端转化，用户运营，B端供给策略、BC联动上有分析经验优先; 3. 沉淀分析思路与框架， 提炼数据产品需求，与相关团队（如技术开发团队） 协作并推动数据产品的落地； 4. 与相关团队协作进行数据建模工作，推动业务部门的数据化运营； 5. 与相关团队协作（如数据运营团队）组织数据技术与产品相关的理念、技能、工具的培训； 职位要求 1. 统计、数学、信息技术、生物统计本科以上学历，5年以上相关工作经历 2. 熟练独立编写商业数据分析报告，及时发现和分析其中隐含的变化和问题 3. 良好的数据敏感度,能从海量数据提炼核心结果，有丰富的数据分析、挖掘、清洗和建模的经验 4. 熟练运用SQL，能高效的与数据技术团队进行沟通 5. 大项目的经验，有丰富的跨团队、部门的项目资源整合能力，能够独立开展研究项目 6. 有用户数据模型建立和运营经验、数据化运营经验、数据类产品类规划经验，尤其是互联网相关的优先

职责： 1、负责招商商管、备货履约、商家结算等业务域以及项目专题的数据分析工作； 2、搭建业务域的分析监控体系，包括数据指标、统计口径、可视化报表看板等； 3、负责监控分析关键业务及产品指标，挖掘原因，提出优化建议方案，并验证业务及产品方案的有效性； 4、负责部门日常汇报材料撰写，呈现关键业务数据及结论/建议。 任职资格： 1、本科及以上学历，数学、统计学、计算机科学或相关专业优先； 2、具备至少3年以上数据分析经验，有电商行业或供应链领域数据分析经验者优先； 3、熟悉常用的数据分析方法和工具，掌握Python、R、SAS、SPSS、Tableu等任一数据分析工具； 4、较好的报告撰写及宣讲能力，逻辑思维强，表达能力突出； 5、自驱力强，主动思考，关注细节。

岗位职责： 负责叮咚买菜搜索和推荐相关算法工作，包括且不限于NLP、特征工程、模型策略开发等相关工作； 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等传统机器学习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/C++/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