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夸克智能信息-推荐架构研发专家-杭州/北京

社招全职3年以上技术类-开发地点:北京 | 杭州状态:招聘

任职要求


1、基础功底扎实,熟悉C++,了解Python语言,熟悉linux 开发环境及内核;
2、参与过大规模系统的设计及研发工作,能承担一线的架构设计或研发工作;
3、对信息流推荐业务有较大兴趣,愿意在该领域长期发展。
加分项:
1、…
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工作职责


1、承担阿里巴巴UC浏览器内新闻和视频推荐业务、智能信息服务类创新业务架构研发;
2、深度参与UC、夸克等推荐业务,满足业务对于推荐核心引擎(召回、特征计算、模型预测、用户理解、正排服务等)功能需求,助力业务效果的提升。
3、基于大模型构建新一代的推荐引擎,并应用到夸克、UC等业务场景中。
4、参与到模型推理服务性能优化和不同GPU硬件适配。
5、 从业务中了解需求并抽象和设计新的平台,或者优化已有系统,以提升效率并降低成本;
包括英文材料
C+++
Python+
Linux+
内核+
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社招5年以上技术类-算法

主导通用AIAgent(对标Manus等前沿形态)的核心算法研发与技术落地,带领团队攻克大模型驱动下的信息搜集、智能决策、智能办公等关键技术难题,构建具备搜索增强、自然对话能力的新一代通用智能体,支撑业务在多领域的创新应用。 具体职责: 1.算法研发与创新:牵头通用AIAgent的核心算法设计,包括但不限于大模型微调与强化学习、智能规划与决策、多模态信息融合、搜索增强机制等,持续提升Agent的通用性与任务执行能力。 2.场景落地与优化:聚焦搜索、对话等核心应用场景,主导算法方案的落地实施,结合业务需求迭代优化模型效果,解决实际场景中的技术瓶颈(如上下文理解、意图识别、多轮交互连贯性等)。 3.团队管理与赋能:带领5-10人算法团队开展研发工作,制定技术研发计划,统筹项目进度,搭建高效协作机制;指导团队成员成长,提升团队整体技术水平与创新能力。 4.技术攻坚与前瞻布局:跟踪国内外通用Agent、大模型领域的前沿技术动态(如顶会论文、行业实 践),主导技术预研与攻关,推动技术成果转化,保障团队技术竞争力。 5.跨部门协作与国际化支持:与产品、业务等部门深度协作,明确技术需求与落地路径;若涉及海外业务,需主导适配海外场景的算法优化,提供国际化技术支持。

更新于 2026-04-01北京|杭州
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社招5年以上技术类-算法

主导通用AIAgent(对标Manus等前沿形态)的核心算法研发与技术落地,带领团队攻克大模型驱动下的信息搜集、智能决策、智能办公等关键技术难题,构建具备搜索增强、自然对话能力的新一代通用智能体,支撑业务在多领域的创新应用。 具体职责: 1.算法研发与创新:牵头通用AIAgent的核心算法设计,包括但不限于大模型微调与强化学习、智能规划与决策、多模态信息融合、搜索增强机制等,持续提升Agent的通用性与任务执行能力。 2.场景落地与优化:聚焦搜索、对话等核心应用场景,主导算法方案的落地实施,结合业务需求迭代优化模型效果,解决实际场景中的技术瓶颈(如上下文理解、意图识别、多轮交互连贯性等)。 3.团队管理与赋能:带领5-10人算法团队开展研发工作,制定技术研发计划,统筹项目进度,搭建高效协作机制;指导团队成员成长,提升团队整体技术水平与创新能力。 4.技术攻坚与前瞻布局:跟踪国内外通用Agent、大模型领域的前沿技术动态(如顶会论文、行业实 践),主导技术预研与攻关,推动技术成果转化,保障团队技术竞争力。 5.跨部门协作与国际化支持:与产品、业务等部门深度协作,明确技术需求与落地路径;若涉及海外业务,需主导适配海外场景的算法优化,提供国际化技术支持。

更新于 2026-04-01北京|杭州
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社招技术

算法工程师 1.基于滴滴交通出行业务,构建完整的打车智能化运营策略解决方案,包括但不限于增长策略、定价策略、供需预测、资源分配策略等各类丰富场景; 2.承担网约车业务核心业务指标,使用运筹优化、机器学习、因果推断等技术持续优化超大规模动态双边市场的交易效率。 计算机/应用数学/计量经济学/统计学相关专业,研究生/本科,2023年毕业 编程基础扎实,至少熟悉python/scala/R等编程语言之一 熟悉常用的机器学习与数据挖掘方法 熟悉常用统计理论与分析方法,数理逻辑好,具有一定的数据分析能力 有较强的学习能力和好奇心,自驱性强,具备良好的团队合作和沟通能力 加分项: 1. 有计量经济学/因果推断方向相关背景优先 2. 有运筹优化/收益管理相关背景优先 3. 有深度学习相关背景优先 4. 有SQL、Hadoop、Spark、Hive、TensorFlow相关经验优先

更新于 2025-04-01北京
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社招技术

1. 负责滴滴金融保险风险场景的模型设计、建设、开发、应用落地、持续迭代优化,为业务风险指标负责。 2. 拆解业务风险指标,转化为模型指标,并为之设定合理的提升目标 3. 尝试各类特征工程方法,挖掘集团内外部数据,加工生成有效特征,优化模型效果 4. 数据算法创新,了解并跟进业界领先的人工智能和深度学习进展,推动新的技术在风控领域落地

更新于 2025-04-01北京