美团搜索算法工程师
社招全职2年以上核心本地商业-业务研发平台地点:北京 | 上海状态:招聘
任职要求
1、拥有计算机、电子、通信、数学、统计学或相关专业的本科及以上学历,具备2年及以上工作经验。 2、熟悉掌握机器学习和深度学习算法,在搜索、广告或推荐等领域有实际工作经验,并在多目标优化、序列建模、深度召回等一个或多个方向有深入研究。 3、熟练使用Hive/Spark/Hadoop等大数据工具,熟悉TensorFlow/PyTorch等框架,具备大规模深度学习项目实际经验,具备良好的代码开发能力。 4、具备一定的业务敏感度,创新精神和理论与实践相结合的能力,具有主动思考和学习的动力,乐于与业务共同成长。 5、具备出色的问题分析和解决能力,具有团队合作意识,对具有挑战性的问题充满激情。
工作职责
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;
包括英文材料
学历+
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.
深度学习+
https://d2l.ai/
Interactive deep learning book with code, math, and discussions.
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/
Hive+
[英文] Hive Tutorial
https://www.tutorialspoint.com/hive/index.htm
Hive is a data warehouse infrastructure tool to process structured data in Hadoop. It resides on top of Hadoop to summarize Big Data, and makes querying and analyzing easy.
https://www.youtube.com/watch?v=D4HqQ8-Ja9Y
Spark+
[英文] Learning Spark Book
https://pages.databricks.com/rs/094-YMS-629/images/LearningSpark2.0.pdf
This new edition has been updated to reflect Apache Spark’s evolution through Spark 2.x and Spark 3.0, including its expanded ecosystem of built-in and external data sources, machine learning, and streaming technologies with which Spark is tightly integrated.
Hadoop+
https://www.runoob.com/w3cnote/hadoop-tutorial.html
Hadoop 为庞大的计算机集群提供可靠的、可伸缩的应用层计算和存储支持,它允许使用简单的编程模型跨计算机群集分布式处理大型数据集,并且支持在单台计算机到几千台计算机之间进行扩展。
[英文] Hadoop Tutorial
https://www.tutorialspoint.com/hadoop/index.htm
Hadoop is an open-source framework that allows to store and process big data in a distributed environment across clusters of computers using simple programming models.
大数据+
https://www.youtube.com/watch?v=bAyrObl7TYE
https://www.youtube.com/watch?v=H4bf_uuMC-g
With all this talk of Big Data, we got Rebecca Tickle to explain just what makes data into Big Data.
TensorFlow+
https://www.youtube.com/watch?v=tpCFfeUEGs8
Ready to learn the fundamentals of TensorFlow and deep learning with Python? Well, you’ve come to the right place.
https://www.youtube.com/watch?v=ZUKz4125WNI
This part continues right where part one left off so get that Google Colab window open and get ready to write plenty more TensorFlow code.
PyTorch+
https://datawhalechina.github.io/thorough-pytorch/
PyTorch是利用深度学习进行数据科学研究的重要工具,在灵活性、可读性和性能上都具备相当的优势,近年来已成为学术界实现深度学习算法最常用的框架。
https://www.youtube.com/watch?v=V_xro1bcAuA
Learn PyTorch for deep learning in this comprehensive course for beginners. PyTorch is a machine learning framework written in Python.
相关职位
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。
更新于 2025-06-22
校招J1004
1、参与综合短视频,直播,电商,本地,社交和多语言等搜索业务,用大规模机器学习,强化学习,多模态预训练等技术提升搜索质量,用户留存和点击率等核心业务指标; 2、负责搜索query 意图分类,query 表征,query推荐,视频内容理解&多模态表征,多模态语义召回和相关性等搜索核心技术,提升搜索用户渗透率和相关性; 3、负责搜索用户行为分析,语义和行为混合检索,多序列&多任务粗排,精排,重排等搜索排序技术,提升搜索质量和内容消费指标; 4、负责搜索生态和机制,参与搜索混排,多目标优化,异构内容混排,短期和长期目标平衡,冷启动等搜索机制和算法。
更新于 2025-09-11
社招1年以上新浪&微博
1. 负责微博主站搜索业务,含搜索算法技术的研究、理解业务需求、优化搜索召回、排序效果 2. 负责智能搜索引擎相关算法开发和落地应用,涵盖智搜问答、语义搜索、内容理解、物料挖掘等 3. 负责搜索推荐前沿技术的调研与实现,研究RAG、语义检索、内容生成等技术和算法,并应用到实际问题中 4. 大规模数据挖据和分析,从海量数据中挖掘检索高质量微博与账号
更新于 2025-04-10