
Soul APP搜索算法工程师
社招全职3年以上地点:上海状态:招聘
任职要求
1. 至少3年以上搜索策略优化相关经验。或者搜广推5年以上优化经验 2. 深入了解自然语言处理、信息检索和机器学习等领域的基本理论。 3. 扎实的工程落地能力,熟练编程语言,如Python、Java或C++,并具备良好的软件工程实践。 4. 熟悉大规模数据处理工具箱,如Hadoop…
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工作职责
职位描述 1. 对搜索体验的量化指标有深刻理解,能够拆解到具体策略,如召回、意图理解、排序、混排等,以支撑卓越的搜索体验 2. 深入了解用户需求和搜索行为,根据数据驱动的方法改进搜索结果质量。 3. 在深入了解搜索引擎的核心链路基础上,分析和优化现有的搜索算法,能结合大模型能力去识别并解决效果瓶颈和问题。
包括英文材料
NLP+
https://www.youtube.com/watch?v=fNxaJsNG3-s&list=PLQY2H8rRoyvzDbLUZkbudP-MFQZwNmU4S
Welcome to Zero to Hero for Natural Language Processing using TensorFlow!
https://www.youtube.com/watch?v=R-AG4-qZs1A&list=PLeo1K3hjS3uuvuAXhYjV2lMEShq2UYSwX
Natural Language Processing tutorial for beginners series in Python.
https://www.youtube.com/watch?v=rmVRLeJRkl4&list=PLoROMvodv4rMFqRtEuo6SGjY4XbRIVRd4
The foundations of the effective modern methods for deep learning applied to NLP.
信息检索+
https://nlp.stanford.edu/IR-book/information-retrieval-book.html
Christopher D. Manning, Prabhakar Raghavan and Hinrich Schütze, Introduction to Information Retrieval, Cambridge University Press. 2008.
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.
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Learn the theory and practical application of machine learning concepts in this comprehensive course for beginners.
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Learn about all the most important concepts and terms related to machine learning and AI.
Python+
https://liaoxuefeng.com/books/python/introduction/index.html
中文,免费,零起点,完整示例,基于最新的Python 3版本。
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Master Python from scratch 🚀 No fluff—just clear, practical coding skills to kickstart your journey!
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Java+
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Master Java – a must-have language for software development, Android apps, and more! ☕️ This beginner-friendly course takes you from basics to real coding skills.
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社招核心本地商业-业
1.负责美团搜索排序算法以及流量调控系统模型的优化升级,包括序列生成式重排、异构排序、端智能排序、销量预估、量价模型等; 2.负责研究和应用前沿的算法技术,不断优化搜索算法,提高搜索结果的精准度; 3.负责与产品、运营团队紧密合作,根据业务需求调整和优化搜索算法,提升产品的竞争力。
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1、负责美团服务零售(原到综)搜索算法迭代,通过优化搜索粗精排模型、深度召回、序列建模、多意图识别,提升用户点击率、转化率指标,提升交易及用户规模; 2、应用大规模机器学习、深度学习算法,持续优化查询理解、召回、排序、重排等算法模块; 3、制定算法迭代计划,通过技术手段解决用户侧体验问题并提升流量分发效率; 4、协同工程、数科、前后端、产品等团队共同推进算法落地,承担某一方向或者多个模块的深度迭代; 5、探索手艺人、预订、拼团拼场等多种新业态增长机会,助力业务快速发展;
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