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百度推荐算法工程师(生成式推荐-召回&排序&融合方向)(J77317)

社招全职MEG地点:北京状态:招聘

任职要求


-具有以下一个或多个领域的理论背景和实践经验:机器学习/数据挖掘/深度学习/信息检索/自然语言处理/机制设计/博弈论
-至少精通一门编程语言,熟悉网络编程多线程、分布式编程技术,对数据结构算法设计有较为深刻的理解
-负责生成式推荐策略的设计与实现,包括内容生成模型的构建、特征工程算法优化等,以提高推荐内容的多样性和相关性

工作职责


-推荐策略部坐标百度双引擎(搜索+信息流)核心业务,以Feed推荐体验的最终呈现,提供推荐能力平台化服务
-研究数据挖掘或统计学习领域的前沿技术,并用于实际问题的解决和优化
-大规模机器学习算法研究及并行化实现,为各种大规模机器学习应用研发核心技术
-深入理解用户需求和行为模式,利用先进的生成式AI技术(如深度学习、自然语言处理等)优化推荐效果,提升用户体验和平台活跃度
包括英文材料
机器学习+
数据挖掘+
深度学习+
信息检索+
NLP+
网络编程+
多线程+
数据结构+
算法+
特征工程+
相关职位

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社招MEG

-推荐策略部坐标百度双引擎(搜索+信息流)核心业务,以Feed推荐体验的最终呈现,提供推荐能力平台化服务。 -研究数据挖掘或统计学习领域的前沿技术,并用于实际问题的解决和优化 -大规模机器学习算法研究及并行化实现,为各种大规模机器学习应用研发核心技术 -深入理解用户需求和行为模式,利用先进的生成式AI技术(如深度学习、自然语言处理等)优化推荐效果,提升用户体验和平台活跃度

更新于 2024-11-14
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社招A243211

1、多模态内容理解与应用:构建视频/直播多模态表征体系,融合视觉、音频、文本特征实现多层级语义刻画,优化标签体系与用户兴趣画像,提升内容与用户兴趣匹配精度,解决冷启动问题; 2、推荐系统全链路优化:参与召回、粗排、精排、混排全链路算法设计,针对直播/短视频场景需求优化推荐效果;搭建离线评估体系,确保离线指标与线上业务目标对齐; 3、前沿技术落地探索:推动生成式推荐在短视频/直播场景落地,结合大模型探索创新推荐范式;解析模型评测数据,完成算法工程化落地,协同产品、工程团队提升推荐全链路价值。

更新于 2025-06-17
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社招A61873

1、多模态内容理解与应用:构建视频/直播多模态表征体系,融合视觉、音频、文本特征实现多层级语义刻画,优化标签体系与用户兴趣画像,提升内容与用户兴趣匹配精度,解决冷启动问题; 2、推荐系统全链路优化:参与召回、粗排、精排、混排全链路算法设计,针对直播/短视频场景需求优化推荐效果;搭建离线评估体系,确保离线指标与线上业务目标对齐; 3、前沿技术落地探索:推动生成式推荐在短视频/直播场景落地,结合大模型探索创新推荐范式;解析模型评测数据,完成算法工程化落地,协同产品、工程团队提升推荐全链路价值。

更新于 2025-06-17
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社招MEG

-参与Feed推荐系统核心模块研发,设计并持续优化召回推荐算法,提高推荐准确性和个性化 -参与机器学习、深度学习、生成式推荐领域的技术研发工作,包括但不限于图神经网络、强化学习、迁移学习 -通过推荐漏斗分析,制定并优化召回算法策略,提升推荐效果 -推荐各类机制建设,业界创新性算法的调研和落地

更新于 2025-03-07