百度搜索推荐架构工程师（J84594）
任职要求
-熟悉高并发编程、分布式系统原理和微服务架构，有实际项目应用经验者优先 -精通至少一种编程语言（如Go、Python、C++），有搜索引擎、推荐引擎或大数据处理项目经验者优先 -熟悉搜索引擎或推荐引擎原理，包括倒排索引、个性化推荐等概念 -了解分布式系统原理，有Hadoop、Spark等批量和流式大数据处理工具使用经验 -高效的问题解决能力和创新思维，良好的团队合作精神和沟通能力
工作职责
负责打造下一代高效、智能的推荐后端引擎，在实现高性能、高可用、可扩展的同时持续满足业务增长需求 工作职责： -支持百度搜索中的实体推荐、query推荐、sug和相关搜索、内容推荐等产品的升级、换新 -负责搜索场景的高并发推荐系统架构的设计、研发与优化，确保系统的高可用、可扩展和高性能 -通过处理大规模数据、运用统计学、机器学习等技术提升搜索质量和用户体验 -跟踪搜索引擎领域的最新技术趋势，如引擎工程架构、AI原生等，并应用于产品中
参与抖音的推荐/推送/安全等方向工作： 1.建立合理的稳定性、容灾、研发效率、成本等体系，提升抖音服务的稳定； 2.持续探索优化排序、召回、粗排、精排等在线服务，提升整体系统的可行性，同时降低系统的成本； 3.持续调整优化候选、样本、模型训练等近线架构，确保系统更新的实时性； 4.标准离线特征生产体系并完备生态，确保特征生产的稳定及清晰； 5.与算法同学一起进行推荐/推送/安全的需求支持，确保业务的高效迭代。
字节跳动推荐架构团队，负责字节跳动旗下相关产品的推荐系统架构的设计和开发，保障系统稳定和高可用；负责在线服务、离线数据流性能优化，解决系统瓶颈，降低成本开销；抽象系统通用组件和服务，建设推荐中台、数据中台，支撑新产品快速孵化以及为ToB赋能。 参与国际化短视频 / 抖音 / 头条 / 西瓜等产品的搜索词推荐架构、评论推荐架构工作： 1、建立合理的稳定性、容灾、研发效率、成本等体系，提升抖音服务的稳定； 2、持续探索优化排序、召回、粗排、精排等在线服务，提升整体系统的可行性，同时降低系统的成本； 3、持续调整优化候选、样本、模型训练等近线架构，确保系统更新的实时性； 4、标准离线特征生产体系并完备生态，确保特征生产的稳定及清晰； 5、与算法同学一起进行推荐/推送/安全的需求支持，确保业务的高效迭代。
团队介绍：字节跳动推荐架构团队，负责字节跳动旗下相关产品的推荐系统架构的设计和开发，保障系统稳定和高可用；负责在线服务、离线数据流性能优化，解决系统瓶颈，降低成本开销；抽象系统通用组件和服务，建设推荐中台、数据中台，支撑新产品快速孵化以及为ToB赋能。 1、负责字节跳动旗下相关产品的推荐架构工作，解决推荐核心系统的架构优化问题； 2、针对推荐场景的架构抽象和流程优化，支持大规模的机器学习的优化，支持推荐平台的研发； 3、针对高并发高吞吐的大规模系统，提升系统的稳定性、性能、可扩展性； 4、核心组件的研发和优化、新技术的应用和落地。
团队介绍：字节跳动推荐架构团队，负责字节跳动旗下相关产品的推荐系统架构的设计和开发，保障系统稳定和高可用；负责在线服务、离线数据流性能优化，解决系统瓶颈，降低成本开销；抽象系统通用组件和服务，建设推荐中台、数据中台，支撑新产品快速孵化以及为ToB赋能。 1、负责电商推荐架构的持续改进，设计和实现合理的离线在线架构； 2、通用推荐平台建设，快速支持大促等标准化场景； 3、持续优化推荐系统性能与稳定性，建设完备的降级和容灾机制； 4、构建完善的Debug平台，提升问题分析与追查的效率； 5、新技术预研与落地； 6、负责特征生产及样本构建，助力模型迭代与效果提升。