主分类：搜索推荐与业务决策算法研发
来源 JD 数据（旧分类保留，当前主分类见上方）
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"schema_version": "via_ai_product_manager_jobs_v1",
"data_type": "ai_product_manager_jobs",
"job": {
"job_title": "微信视频号-短视频推荐算法工程师-（北京）",
"job_level": "未披露",AI生成
"work_category": "全职",AI生成
"department": "WXG",
"location": "广州",
"work_mode": "未披露",AI生成
"job_category": "技术"AI生成
},
"company": {
"company_name": "腾讯",
"company_industry": "互联网 / 科技 / 人工智能",
"company_size": "10000人以上",
"company_website": "tencent.com",
"company_description": "腾讯是一家互联网和科技公司，业务覆盖通信与社交、数字内容、游戏、金融科技、企业服务、云计算与人工智能等方向。"
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"compensation": {
"salary_range": {
"min": "",
"max": "",
"currency": "未披露",
"cycle": "未披露"
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"benefits": "未披露"
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"requirements": {
"working_years": 3,
"degree": "计算机相关专业硕士/博士",
"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "1.模型/系统优化：包括生成式模型、强化学习训练等方向；\r\n2.目标/策略优化：发现用户体验问题，提出建模定义目标，优化排序机制和策略；\r\n3.AI + 推荐系统：融合LLM/AI，拓宽系统对用户、内容的理解，探索Agentic 推荐等新形式。",
"requirements_text": "1.计算机相关专业硕士/博士；\r\n2.数学/数据结构与算法扎实，具备优秀的问题分析、建模和解决能力，有良好的科学思维；\r\n3.加分项：；\r\n4.有强化学习理论基础，我们在搭建工业级强化学习系统，寻求推荐任务的新定义；\r\n5.对用户体验问题理解充分，擅长目标建模，能够进行推荐全链路优化。",
"skills": [AI生成
"强化学习",
"数据结构",
"建模"
],
"preferred_qualifications": "3.加分项：",
"job_highlights": "1.负责微信视频号短视频推荐主场景的推荐系统优化，我们将推荐链路重构为候选集合生成（原召回）、行为预估（原粗精排）、序列生成（原重排），在链路间不设漏斗，更端到端完成最终序列奖励的优化。岗位团队侧重于优化序列生成链路，包含生成式模型、强化学习等技术方向，以及目标和策略的优化。"
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"contact": {
"recruiter_name": "未披露",
"contact_methods": [
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"type": "apply_link",
"value": "https://careers.tencent.com/jobdesc.html?postId=1959981761454821376"
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"posting": {
"posting_id": "1959981761454821376",
"post_date": "2026-09-16",
"hire_time": "未披露",
"update_date": "20260917",
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"fulltext": "微信视频号-短视频推荐算法工程师-（北京）\n1.模型/系统优化：包括生成式模型、强化学习训练等方向；\r\n2.目标/策略优化：发现用户体验问题，提出建模定义目标，优化排序机制和策略；\r\n3.AI + 推荐系统：融合LLM/AI，拓宽系统对用户、内容的理解，探索Agentic 推荐等新形式。\n1.计算机相关专业硕士/博士；\r\n2.数学/数据结构与算法扎实，具备优秀的问题分析、建模和解决能力，有良好的科学思维；\r\n3.加分项：；\r\n4.有强化学习理论基础，我们在搭建工业级强化学习系统，寻求推荐任务的新定义；\r\n5.对用户体验问题理解充分，擅长目标建模，能够进行推荐全链路优化。",
"standard_classification": {
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"std_taxonomy_version": "20261104"
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