网易搜索/推荐算法工程师（LOFTER）

1、参与虎扑社区内容的业务算法，优化搜推全链路算法模块，持续迭代提升业务核心指标； 2、探索前沿领域NLP/大模型算法，针对业务需求提出合适的算法解决方案，推动方案在业务系统落地，包括搜索推荐、AIGC、智能对话等； 3、深度参与项目研发，与产品和业务团队同学保持密切配合，不断优化项目整体效益，提升用户体验。

1.参与小米的搜索推荐系统的优化，提升下载、点击、时长等指标。 2.参与搜索推荐系统中的召回、精排、重排等一个或者多个领域的算法研发工作。 3.将业务中的痛点拆解为算法问题并解决。 4.跟踪业界前沿技术，并在海量数据的业务中进行探索、落地和改进。 你会拥有： 1.独立负责搜索推荐漏斗中某模块优化的机会。 2.高性能算法架构助力算法落地。 3.千万级DAU嗷嗷待哺。 4.真诚热爱的工作氛围。

1、理解业务逻辑和玩家行为，面向网易游戏海量数据，构建模型洞察用户行为动机及目的； 2、为游戏内不同场景提供高效稳定的推荐算法，辅助产品更好的进行内容分发，提升游戏的营收以及用户体验； 3、紧跟数据挖掘、推荐算法等领域的发展趋势，对业务和技术有深入洞察，利用前沿技术为业务带来新的突破； 4、 与业务团队紧密合作，根据业务场景，快速迭代算法模型，解决业务上的痛点和挑战，支撑业务的快速发展

1.美团多个推荐场景算法设计优化，包括被动触达渠道(首页、内页推荐、资源位等)和主动触达渠道(push、短信、弹窗、站外投放等)，设计触发、召回、排序、机制全链路模型算法演进应用落地，为数亿量级全部美团用户服务； 2.从服务共性解决方案出发，探索迁移学习、强化学习、可解释性推荐、异构建模等模型算法落地，提升各个渠道优化指标； 3.优化多个推荐渠道联动效果，从时间和空间上提升联动效果，给予用户一致性体验； 4.深耕业务特点和生活场景（包括但不限于优选、到家、到店、出行等场景），设计并实现个性化推荐系统全链路优化，包括但不限于召回/排序相关的海量数据分析挖掘、超大规模深度学习实战、业界前沿技术探索等等。