
得物算法专家(交易搜推)
社招全职技术类地点:上海 | 北京 | 杭州状态:招聘
任职要求
1、具备优秀的编码能力,扎实的数据结构和算法功底; 2、优秀的分析问题和解决问题的能力,对解决具有挑战性问题充满激情; 3、对技术有热情,有…
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工作职责
1、支持快速增长、大规模dau的得物电商业务的推荐算法工作。职责范围包括提升转化效率,改善购物体验,探索更高效的商业模式,提升内容生态健康程度等; 2、利用海量数据搭建业内领先的机器学习算法和架构,建模用户购物兴趣,提升用户体验; 3、应用先进的机器学习技术,解决各种在线/离线、大数据量/小数据量等不同场景中遇到的技术和业务挑战,包括多类型内容分发、新用户承接、新品冷启动等; 4、对电商生态中用户、商家的行为做深入的分析和理解,制定算法策略促进生态良性发展; 5、独立负责产业务场景中的一个模块,与产品、运营团队一起,对模块的未来发展进行规划和设计,制定推荐策略的目标。
包括英文材料
数据结构+
https://www.youtube.com/watch?v=8hly31xKli0
In this course you will learn about algorithms and data structures, two of the fundamental topics in computer science.
https://www.youtube.com/watch?v=B31LgI4Y4DQ
Learn about data structures in this comprehensive course. We will be implementing these data structures in C or C++.
https://www.youtube.com/watch?v=CBYHwZcbD-s
Data Structures and Algorithms full course tutorial java
算法+
https://roadmap.sh/datastructures-and-algorithms
Step by step guide to learn Data Structures and Algorithms in 2025
https://www.hellointerview.com/learn/code
A visual guide to the most important patterns and approaches for the coding interview.
https://www.w3schools.com/dsa/
机器学习+
https://www.youtube.com/watch?v=0oyDqO8PjIg
Learn about machine learning and AI with this comprehensive 11-hour course from @LunarTech_ai.
https://www.youtube.com/watch?v=i_LwzRVP7bg
Learn Machine Learning in a way that is accessible to absolute beginners.
https://www.youtube.com/watch?v=NWONeJKn6kc
Learn the theory and practical application of machine learning concepts in this comprehensive course for beginners.
https://www.youtube.com/watch?v=PcbuKRNtCUc
Learn about all the most important concepts and terms related to machine learning and AI.
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社招3年以上技术类
1、负责电商交易场景的算法建设与数据分析,利用因果推断、机器学习等技术进行建模与优化,建立从算法开发、服务部署到AB实验验证的全链路闭环,并沉淀可复用的技术方案与画像体系。 2、推动大模型、多模态、AI Agent等前沿技术在电商交易场景的探索与落地,包括智能决策、自动化运营、个性化服务等方向,实现业务指标与技术创新共同增长。
更新于 2026-04-22上海|杭州
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1. 负责国际化网约车交易策略算法设计和实现,包括但不限于司乘匹配,运力调度,流量分发,供需预测,仿真系统等方向; 2. 针对不同国家交易市场的供需情况和竞争态势,和业务方协同设定目标,使用机器学习/强化学习/运筹优化等算法和技术,优化成交率等核心业务指标,助力业务发展。
更新于 2026-06-15杭州

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工作职责: 负责微店APP社区feed的推荐业务,实现个性化推荐业务中包括召回、排序、策略等多个环节的工作: 1. 沉淀社区推荐技术,并探索业务的边界。能够从复杂业务环境中抽象出清晰具体的技术问题,并将推荐算法技术有效应用于微店社区图文及视频推荐,提升海量用户体验。 2. 深入理解图文、视频等推荐相关的深度学习算法,加深内容理解和用户理解,优化模型和策略,持续提升业务效果。 3. 与各部门(产品,技术等)的同事一起深入交流合作,共同迭代和优化社区信息流推荐业务。
更新于 2024-08-09杭州