搜狐（社招/校招）推荐算法工程师

任职要求

1.计算机科学、人工智能、机器学习、数据科学、统计或相关专业硕士及以上学历；
2.深入掌握机器学习、深度学习、数据挖掘的核心理论，并在至少一个推荐相关的关键技术方向 （如序列建模、多目标优化、冷启动、大模型推荐等） 具有扎实的理论根基或研究经历；
3..熟练掌握 Python、C++ 等编程语言，精通至少一种深度学习框架（PyTorch/TensorFlow/JAX 等 ），具备优秀的模型开发、实验设计与工程实现能力，可独立完成算法调试与优化；
4.有在国际顶级学术会议（KDD, WWW, RecSys, SIGIR等）发表论文经验者优先，熟悉学术论文写作规范与流程；
5.具备强烈的探索欲与创新思维，擅长独立思考，面对复杂技术问题可提出创新性解决方案，有挑战行业技术难题的热情；
6.拥有良好的团队协作与沟通能力，可高效开展跨领域技术交流，推动团队技术共识达成；对 AI 技术赋能各行业有浓厚兴趣与探索意愿。

工作职责

我们正在寻找充满热情、具备深厚研究潜力的应届毕业生加入我们，共同探索下一代推荐系统的边界。你将置身于推荐领域的最前沿，不仅解决当下的业务挑战，更致力于定义未来的推荐范式，将最新的学术突破转化为具有重大影响力的用户产品体验。

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1.参与搜狐新闻App核心召回、排序、混排、冷启动等关键推荐算法模块的研发、优化与持续迭代， 直接提升新闻推荐的精准性、个性化和用户体验；
2.聚焦大模型驱动推荐、多模态内容理解与推荐、强化学习/序列决策推荐、多智能体协同推荐等前沿方向，开展深度研究与创新实验，产出具有技术突破性和潜在业务颠覆性的研究成果；
3.负责将前沿推荐算法研究成果（如新模型、新策略、新机制）在真实业务场景中进行快速原型验证与工程化实现，评估其实际性能与可行性，推动关键技术在实际推荐系统的落地应用；
4.紧密追踪国际顶级会议（如 KDD, WWW, RecSys, NeurIPS等）在推荐系统、机器学习及相关领域的最新进展，深入解读前沿论文，定期组织内部分享，推动团队技术视野的持续拓展；
5.积极总结研究与实践成果，参与撰写高质量技术报告，并鼓励向顶级学术会议/期刊投稿，提升团队在推荐技术领域的学术影响力和技术品牌；