字节跳动算法工程师-搜索推荐方向
任职要求
1、扎实的计算机基础和算法功底,精通数据结构、常用算法; 2、熟悉主流机器学习算法和深度学习框架(如PyTorch/TensorFlow),具备NLP/推荐系统相关算法实践经验; 3、对搜索引擎核心技术(如召回、排序、查询理解等)有深入理解,熟悉Elasticsearch等相关技术; 4、具备优秀的数据分析能力,能够通过数据挖掘发现问题并提出解决方案; 5、良好的工程实践能力,熟悉Python/Java等编程语言,有大规模机器学习系统开发经验优先; 6、3年左右算法研发经验,有技术社区或内容平台算法开发经验者优先。
工作职责
1、负责在掘金社区业务中,构建业界领先的技术内容搜索和个性化推荐系统; 2、打造智能的技术内容理解和匹配系统,提升内容分发效率; 3、构建用户兴趣画像和内容特征模型,实现精准的个性化推荐; 4、优化搜索召回和排序算法,提升技术文章的搜索准确度和时效性; 5、探索前沿的NLP/推荐算法在技术社区场景的创新应用。
算法工程师-搜索推荐方向 1、负责从0到1搭建搜索/推荐排序项目及后续持续迭代优化,进行线下和线上实验评估,并对于算法策略进行持续优化; 2、深入理解包括搜索、推荐等流量分发场景的业务模式,通过数据分析和挖掘,构建产品侧和用户侧等特征,驱动搜索排序算法迭代; 3、在电商场景有人货场匹配的应用经验,针对AB实验进行效果分析和归因分析,并不断从业务角度、数据角度推进搜索排序模型优化; 4、主动诊断及发现业务问题,科学的方法和分析输出业务策略,同时能基于复杂的业务问题进行数据挖掘和模型探索,沉淀业务分析思路,产出对业务和产品有价值的方案和建议。
算法工程师-搜索推荐方向 1、负责从0到1搭建搜索/推荐排序项目及后续持续迭代优化,进行线下和线上实验评估,并对于算法策略进行持续优化; 2、深入理解包括搜索、推荐等流量分发场景的业务模式,通过数据分析和挖掘,构建产品侧和用户侧等特征,驱动搜索排序算法迭代; 3、在电商场景有人货场匹配的应用经验,针对AB实验进行效果分析和归因分析,并不断从业务角度、数据角度推进搜索排序模型优化; 4、主动诊断及发现业务问题,科学的方法和分析输出业务策略,同时能基于复杂的业务问题进行数据挖掘和模型探索,沉淀业务分析思路,产出对业务和产品有价值的方案和建议。
1. 负责商品治理方向的算法研发工作,利用技术手段解决工业品信息标准化的难题,提升商品信息的准确性与一致性; 2. 与产品、运营团队紧密合作,共同优化商品治理相关工作流程,提升跨职能团队的协作效率,建立并完善效果评估体系,推动商品治理能力的持续升级; 3. 探索并应用大模型、智能体等前沿算法技术于商品治理场景,丰富治理工具箱,持续优化治理效果与工作效率; 4. 面向工业各行业客户,输出商品治理标准与算法能力,助力提升全行业的商品数智化水平;