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    "schema_version": "via_ai_product_manager_jobs_v1",
    "data_type": "ai_product_manager_jobs",
    "job": {
        "job_title": "推荐算法工程师-火山引擎",
        "job_level": "未披露",AI生成
        "work_category": "全职",AI生成
        "department": "未披露",
        "location": "北京",
        "work_mode": "未披露",AI生成
        "job_category": "算法"AI生成
    },
    "company": {
        "company_name": "字节跳动",
        "company_industry": "互联网 / 数字内容 / 电商",
        "company_size": "10000人以上",
        "company_website": "bytedance.com",
        "company_description": "字节跳动提供内容创作、信息分发、电商和协作产品，旗下产品包括抖音、今日头条、TikTok和飞书。"
    },
    "compensation": {
        "salary_range": {
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            "max": "",
            "currency": "未披露",
            "cycle": "未披露"
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        "benefits": "未披露"
    },
    "requirements": {
        "working_years": "",
        "degree": "未披露",
        "language": "未披露",AI生成
        "visa_support": "未披露",
        "responsibilities": "将字节跳动最前沿的推荐算法技术在多种亿级日活场景落地，在大规模场景下开展以下工作：\n1、参与广告推荐系统的深度优化，研究并解决大规模广告系统中的各类优化目标及问题，如深度转化目标建模、广告内容混合排序、多场景联动推荐、转化延迟、id泛化性、粗精排一致性等；\n2、探索前沿技术在推荐模型预估上的应用，研究方向包含且不局限于：automl、多任务学习、learning to rank、序列建模、大算力下的大规模深度模型、large预训练模型等；\n3、和工程架构团队密切配合，共同开发优化各类工程组件在各种复杂场景的落地：如大规模推荐引擎架构、大规模流式机器学习框架、大规模离线计算等。",
        "requirements_text": "1、2~5年左右工作经验优先；\n2、扎实的算法和数据结构基础，优秀的编码能力，优秀的分析和解决问题能力；\n3、机器学习基础扎实，熟悉深度学习算法（CNN/RNN/LSTM/RL/Transformer/推荐广告的大规模Sparse&Dense模型等）；\n4、熟悉至少一种主流深度学习编程框架（TensorFlow/PyTorch）；\n5、熟悉C++和Python语言，熟悉Linux开发环境；\n6、具备优秀的学习能力和良好的团队合作精神，较好的沟通能力以及抗压能力；\n7、有推荐、广告、信息检索或相关领域的实战经验优先。",
        "skills": [AI生成
            "Python",
            "C++",
            "Linux",
            "PyTorch",
            "TensorFlow",
            "机器学习",
            "深度学习",
            "数据结构",
            "团队协作",
            "沟通能力",
            "解决问题",
            "学习能力"
        ],
        "preferred_qualifications": "1、2~5年左右工作经验优先；7、有推荐、广告、信息检索或相关领域的实战经验优先",
        "job_highlights": "未披露"
    },
    "contact": {
        "recruiter_name": "未披露",
        "contact_methods": [
            {
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        "post_date": "2023-04-06",
        "hire_time": "未披露",
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        "job_url": "https://jobs.bytedance.com/experienced/position/7137576413959555335/detail"
    },
    "fulltext": "推荐算法工程师-火山引擎\n职位描述\n将字节跳动最前沿的推荐算法技术在多种亿级日活场景落地，在大规模场景下开展以下工作：\n1、参与广告推荐系统的深度优化，研究并解决大规模广告系统中的各类优化目标及问题，如深度转化目标建模、广告内容混合排序、多场景联动推荐、转化延迟、id泛化性、粗精排一致性等；\n2、探索前沿技术在推荐模型预估上的应用，研究方向包含且不局限于：automl、多任务学习、learning to rank、序列建模、大算力下的大规模深度模型、large预训练模型等；\n3、和工程架构团队密切配合，共同开发优化各类工程组件在各种复杂场景的落地：如大规模推荐引擎架构、大规模流式机器学习框架、大规模离线计算等。\n\n职位要求\n1、2~5年左右工作经验优先；\n2、扎实的算法和数据结构基础，优秀的编码能力，优秀的分析和解决问题能力；\n3、机器学习基础扎实，熟悉深度学习算法（CNN/RNN/LSTM/RL/Transformer/推荐广告的大规模Sparse&Dense模型等）；\n4、熟悉至少一种主流深度学习编程框架（TensorFlow/PyTorch）；\n5、熟悉C++和Python语言，熟悉Linux开发环境；\n6、具备优秀的学习能力和良好的团队合作精神，较好的沟通能力以及抗压能力；\n7、有推荐、广告、信息检索或相关领域的实战经验优先。\n将字节跳动最前沿的推荐算法技术在多种亿级日活场景落地，在大规模场景下开展以下工作：\n1、参与广告推荐系统的深度优化，研究并解决大规模广告系统中的各类优化目标及问题，如深度转化目标建模、广告内容混合排序、多场景联动推荐、转化延迟、id泛化性、粗精排一致性等；\n2、探索前沿技术在推荐模型预估上的应用，研究方向包含且不局限于：automl、多任务学习、learning to rank、序列建模、大算力下的大规模深度模型、large预训练模型等；\n3、和工程架构团队密切配合，共同开发优化各类工程组件在各种复杂场景的落地：如大规模推荐引擎架构、大规模流式机器学习框架、大规模离线计算等。\n1、2~5年左右工作经验优先；\n2、扎实的算法和数据结构基础，优秀的编码能力，优秀的分析和解决问题能力；\n3、机器学习基础扎实，熟悉深度学习算法（CNN/RNN/LSTM/RL/Transformer/推荐广告的大规模Sparse&Dense模型等）；\n4、熟悉至少一种主流深度学习编程框架（TensorFlow/PyTorch）；\n5、熟悉C++和Python语言，熟悉Linux开发环境；\n6、具备优秀的学习能力和良好的团队合作精神，较好的沟通能力以及抗压能力；\n7、有推荐、广告、信息检索或相关领域的实战经验优先。"
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