推荐算法
35-55K·20薪 北京 3-5年 硕士
【京东 JD.com】推荐算法团队社招招聘， 核心业务 · 推荐信息流场景· 大模型落地 【团队介绍】欢迎加入京东核心算法团队推荐算法部！ 我们负责 京东AP
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
岗位职责： 1、负责推荐算法的研发与优化，提升用户个性化推荐体验； 2、探索并应用前沿技术，如深度学习、强化学习等，增强推荐系统的智能性； 3、分析用户行为数据
岗位职责： 1、负责淘宝闪购零售业务的推荐算法工作，包括零售店铺推荐、店内商品推荐，全能超市等； 2、基于业务问题，设计并实现推荐全链路算法模型，包括召回粗排、
1.交易/直播效果优化,商品理解识别； 2.针对图文视频内容构建大规模推荐系统； 3.对公司新业务算法问题进行抽象和建模，并持续优化。
岗位主要职责： 1、参与百万级用户策略场景算法研发与优化，深入理解策略业务需求，设计并落地大规模召回/排序/重排等算法，提升智能推荐系统推荐算法应用效果与用户体- - 岗位职责 负责小红书首页信息流核心场景推荐算法优化，提升时长、互动、留存等核心指标；深入理解社区用户行为和图文视频内容信号，优化推荐模型和策略，持续改善用户
工作内容 1、负责推荐算法的研发和优化，确保推荐系统的准确性和效率。 2、参与推荐系统的整体架构设计，提升系统的可扩展性和可维护性。 3、与团队合作，针对特定业
主要职责: 研究和开发推荐算法工作流，包括但不限于召回，用户画像等 分析用户行为数据，挖掘用户偏好，提升推荐系统的准确性和多样性 进行A/B测试，评估算法效果，
硕士26年以后毕业，有转正机会，工作不卷，工作有意思，同学们很nice。 Job Description 1、负责大规模电商内容生态的模型预估，包括短视频和直播
岗位职责: 1.设计、实现并优化高效的推荐算法，以提升用户体验和业务指标； 2.深入分析用户行为数据，以提高推荐的准确性和相关性； 3.紧跟推荐系统领域的技术发
职位描述 1、将参与字节跳动前沿的推荐算法技术在多种亿级日活场景落地，在大规模场景下开展以下工作，参与广告推荐系统的深度优化； 2、研究并解决大规模广告系统中的
岗位职责： 负责双端匹配平台的推荐系统架构设计与核心算法研发，提升内容推荐的精度与用户体验。 应用深度学习、迁移学习等前沿技术，优化点击率、留存率及用户长期价值
岗位职责 1、负责宋確互联网全场景（应用市场/游戏中心/信息流等）搜索/广告/推荐算法的设计、开发与优化工作。 2、负责推荐全链路各个环节的模型&特征优化工作，
岗位职责： 1.参与汽车之家推荐算法设计、开发&工程化工作； 2.负责CTR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
推荐系统的搭建，精通数据颗粒度拆解与分层归集，以及具备高效推荐的方式方法经验。了解推荐系统各个模块的功能实现原理。
工作职责 - 百度网盘，百度文库多产品多场景推荐策略迭代，覆盖场景包括首页feed、社区、push、投放场景 - 业界先进推荐算法的调研和评估，洞察用户需求，将- 职位描述： 1. 负责BOSS直聘核心推荐算法的研发与迭代，持续提升BOSS直聘用户体验的核心指标。 2. 分析海量用户行为，利用机器学习技术，建设个性化多目标
工作内容 1、负责小黑盒社区推荐算法的研发和优化，确保算法的准确性和效率； 2、优化在多场景、全链路的推荐核心算法&策略（召回、粗排、精排等等），极致提升推荐效- 工作内容 1、负责推荐算法的开发与优化，确保算法的准确性和效率。 2、参与推荐系统的功能设计，包括但不限于用户需求分析和系统架构设计。 3、与团队合作，对推荐算
岗位职责： 1、基于大规模用户行为，以效果为目标，建立并优化搜索&推荐&广告系统的基础算法和策略； 2、应用机器学习等尖端技术，针对海量信息建模，挖掘潜在商业价- 岗位说明： 1，负责千万级日活推荐系统优化，提升用户体验、转化、留存率等核心指标； 2，抓团队成长、生产效率，对BOSS直聘双向推荐业务结果负责，以数据驱动业务
负责淘宝基于大模型的大规模推荐算法领域的实践 职位描述 1、有较大规模模型的训练经验（不限于搜推，NLP/多模态也可）； 2、工程能力强； 3、有搜推算法的经验
岗位描述 1、支持微博首页推荐及其他场景的推荐系统相关算法研发； 2、基于海量微博内容数据、行为数据，进行大规模机器学习算法的研究，持续提升微博推荐核心业务指标- 工作职责 1. 参与LLM智能体的开发和优化，包括但不限于对话系统、内容生成等。 2. 协助团队进行数据收集、清洗和标注，用于模型训练和评估。 3. 实现和测试
职位描述： - 利用深度学习和机器学习技术，持续提升爱奇艺短剧推荐的用户体验； - 与短剧各个团队紧密合作，在不同的产品场景（首页推荐、微剧频道页，短剧沉浸流推
【岗位职责】 1、负责APP内容的推荐算法设计、开发和优化，提升推荐效果和用户满意度以及使用率； 2、与产运线配合，对APP产品效果进行数据分析、策略优化及问题
About the Team: Shopee电商推荐算法团队致力于在不断增长的用户和商品中提升所有推荐场景的用户体验。 我们坚定不移的打造世界一流的推荐系统，
岗位职责 1、负责短剧等产品的推荐全场景、全链路优化，包括召回/排序各模块的整体优化； 2、结合前沿技术，持续优化召回/排序模型精度，持续提升预估能力； 3、在
职位描述 1.负责全球亿级MAU MOBA 手游Mobile Legends: Bang Bang（MLBB）的对战匹配算法设计、迭代与线上效果优化。基于海量数
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