夸克千问C端事业群-千问/夸克-高级推荐算法工程师(推荐/Memory方向)-杭州/北京
社招全职2年以上技术类-算法地点:北京 | 杭州状态:招聘
任职要求
1.学历背景:计算机科学、软件工程、数学、统计学等相关专业本科及以上学历。 2.工作经验:2-5年推荐算法研发经验,有对话推荐、AI内容创作、UGC/PGC内容平台、短视频/图文等内容领域算法经验者优先。 3.技术能力:精通常见推荐算法(如协同过滤、LR、GBDT、FM/FFM、DeepFM、Transformer-based模型等),熟练掌握Python,熟悉TensorFlow/PyTorch等深度学习框架,具备数据处理与分析能力(如SQL、Spark等)。 4.业务理解:深入…
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工作职责
加入千问/夸克APP的核心团队,共同打造下一代AI智能助理的“推荐大脑”。包括但不限于:对话推荐、AI内容创作、内容消费,负责推荐系统的算法设计、优化及落地,通过精准的算法策略提升对话体验与内容分发效率,带动千问/夸克APP的DAU、AI生成内容(AIGC)、创作者生态等核心业务的增长。 1.算法设计与优化:利用前沿技术优化千问/夸克APP的对话推荐、消费和创作模块,全链路地优化包括召回模型、排序模型、多模态推荐、多目标、冷启动,探索等推荐算法和模块; 2.数据驱动迭代:基于用户行为数据、内容特征数据等,构建算法评估体系,通过AB测试等方式验证算法效果,持续迭代优化推荐策略,解决冷启动、多样性不足等实际业务问题。 3.特征工程与模型搭建:利用大模型构建千问/夸克用户的画像,参与内容特征、用户特征的挖掘与构建,结合场景需求选择或改进合适的推荐模型,提升模型预测精度与泛化能力。 4.系统协同与落地:与工程、产品、数据等团队协作,将算法方案转化为可落地的技术实现,保障推荐系统的高可用性、低延迟与稳定性,适配各场景的动态变化需求。 5.技术探索与沉淀:跟踪推荐算法、AI大模型在内容领域的应用动态,探索大模型与推荐系统结合的创新方向,沉淀算法研发经验与技术方案。
包括英文材料
学历+
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/
GBDT+
https://developers.google.com/machine-learning/decision-forests/intro-to-gbdt
Like bagging and boosting, gradient boosting is a methodology applied on top of another machine learning algorithm.
https://scikit-learn.org/stable/modules/ensemble.html
Ensemble methods combine the predictions of several base estimators built with a given learning algorithm in order to improve generalizability / robustness over a single estimator.
DeepFM+
https://d2l.ai/chapter_recommender-systems/deepfm.html
DeepFM consists of an FM component and a deep component which are integrated in a parallel structure.
https://deeprs-tutorial.github.io/WWW_DNN.pdf
Transformer+
https://huggingface.co/learn/llm-course/en/chapter1/4
Breaking down how Large Language Models work, visualizing how data flows through.
https://poloclub.github.io/transformer-explainer/
An interactive visualization tool showing you how transformer models work in large language models (LLM) like GPT.
https://www.youtube.com/watch?v=wjZofJX0v4M
Breaking down how Large Language Models work, visualizing how data flows through.
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。
https://www.learnpython.org/
a free interactive Python tutorial for people who want to learn Python, fast.
https://www.youtube.com/watch?v=K5KVEU3aaeQ
Master Python from scratch 🚀 No fluff—just clear, practical coding skills to kickstart your journey!
https://www.youtube.com/watch?v=rfscVS0vtbw
This course will give you a full introduction into all of the core concepts in python.
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.
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1. 负责搜索场景多模态内容相关的召回、排序、策略等算法设计与优化(如笔记/视频) 2. 负责超大规模深度学习在用户建模、CTR预估、多场景迁移学习等领域中的应用 3. 负责用户表征学习、向量化召回、兴趣发现等在视频搜索/推荐分发场景内的应用 4. 负责分发场景的流量机制分配、冷启动、用户增长等策略设计与应用
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1、负责信息流推荐的算法设计及优化工作; 2、深入理解业务需求,对用户行为进行分析,通过数据挖掘和机器学习等技术建立有效的用户画像和用户预测模型; 3、持续创新,不断改进产品算法效果,提升用户体验; 4、研究业界前沿的技术,结合实际应用场景,探索将前沿技术应用于实际场景。
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更新于 2025-12-19北京