拼多多搜索引擎工程师(高级)

1、负责电商推荐引擎的功能研发，支撑全场景的需求迭代，支撑业务快速发展； 2、主导高并发推荐引擎的架构设计和性能优化，打造高性能、高可用、可扩展的架构； 3、主导基础组件的设计和调优，包括服务框架、资源管控等，提高系统的性能和扩展性； 4、深刻理解业务，抽象和设计合理的技术架构，保证架构的合理性和前瞻性，以适应不断变化的需求；

团队介绍：抖音游戏以“激发游戏生命力”为使命，致力于提供丰富、多元、全方位的游戏内容和服务，以短视频、直播、游戏中心、游戏组件等多种产品刷新游戏体验形态，让更多好游戏被看见，让更多好内容释放商业价值，让全球玩家发现更多乐趣，实现内容生产->消费->经营的正循环。 1、 负责抖音游戏内容&转化服务的推荐分发算法工作，与拥有丰富业界经验的同学合作，共同搭建行业前沿的推荐系统，为用户提供一流的产品体验； 2、 从游戏视角出发深入抖音推荐链路，通过持续技术创新与迭代，驱动用户体验、创作者价值、平台收入健康持续增长； 3、和产品、运营团队紧密合作，通过对产品和用户的深入理解和分析，制定算法策略促进抖音游戏生态的长期繁荣发展； 4、研究方向包含但不局限于：深度学习、图神经网络、多任务学习、排序学习k、模型压缩和加速、多模态技术等，结合业务的实际问题来做好技术的探索和研究。

1、负责抖音推荐Feed&同城Feed里生活服务相关视频、图文、直播的推荐，建设繁荣健康的生活服务内容生态； 2、将最前沿的机器学习技术应用到抖音的本地生活业务场景，优化用户体验促进业务发展； 3、研究方向包含且不局限于：深度学习、图神经网络、多任务学习、Learning to rank等，结合业务的实际问题来做好技术的探索和研究； 4、和产品、运营等团队紧密合作，探索算法在本地生活业务上的落地场景，影响产品发展方向，甚至可以深度分析短视频对本地生活行业的影响，通过调整算法策略来促进行业的发展和变革。

1、在这里，能接触字节跳动最新、业界前沿的推荐技术，能经历超大规模机器学习系统与推荐系统的全栈开发； 2、能够通过利用前沿技术优化抖音推荐Feed的核心模块，包括排序模型，多目标，召回，冷启动，探索等； 3、目前主要的研究方向包括：深度图神经网络，序列化学习，智能深度索引，深度强化学习，learning to rank，多任务学习，模型压缩与加速，automl，多模态推荐等。