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职位列表 链接有效 不适用(官网全量采集) official:bytedance:7201073315342141753

推荐算法专家-抖音推荐技术

未披露 · 上海 · 字节跳动

JD数据
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        "job_title": "推荐算法专家-抖音推荐技术",
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        "work_category": "全职",AI生成
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        "location": "上海",
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        "job_category": "算法"AI生成
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        "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。"
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    "requirements": {
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        "degree": "未披露",
        "language": "未披露",AI生成
        "visa_support": "未披露",
        "responsibilities": "团队介绍:抖音推荐技术团队,负责抖音使用时长占比最高的推荐页的全栈优化,底层模型同时支持抖音其他重要业务场景。我们的工作涉及大规模推荐算法的优化、复杂约束的优化问题的解决、CV/NLP等多个学术领域的算法改进工作、对多种场景的推荐架构的设计和实现和对产品数据的复杂深入的分析工作。\n\n1、负责抖音的业务推荐算法工作,和产品、运营等团队紧密合作,深度理解抖音推荐业务发展,共同制定长短期的业务目标;\n2、深入参与到机器学习技术研究中,在解决具体问题的同时形成完整系统的方法论,持续提升用户体验;\n3、研究方向包含且不局限于:深度学习、图神经网络、多任务学习、learning to rank、模型压缩和加速、多模态技术等,善于结合业务的实际问题来做好技术的探索和研究;\n4、组织推进组内以及跨部门合作项目,帮助团队的进步和新人成长。",
        "requirements_text": "1、推荐/搜索/广告/机器学习相关背景,3年及以上工作经验,有lead团队或者tech lead经验;\n2、有大规模推荐算法和系统研发经验者优先,对推荐算法有热情、乐于学习、思考和创新;\n3、关注技术前沿进展,对解决具有挑战性问题充满激情,并可以做合理的优先级判断;\n4、有负责组内以及跨部门合作项目的经验,良好的业务判断能力和沟通能力,善于沟通和解决冲突。",
        "skills": [AI生成
            "机器学习",
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            "沟通能力"
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        "job_highlights": "未披露"
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    "contact": {
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    "fulltext": "推荐算法专家-抖音推荐技术\n职位描述\n团队介绍:抖音推荐技术团队,负责抖音使用时长占比最高的推荐页的全栈优化,底层模型同时支持抖音其他重要业务场景。我们的工作涉及大规模推荐算法的优化、复杂约束的优化问题的解决、CV/NLP等多个学术领域的算法改进工作、对多种场景的推荐架构的设计和实现和对产品数据的复杂深入的分析工作。\n\n1、负责抖音的业务推荐算法工作,和产品、运营等团队紧密合作,深度理解抖音推荐业务发展,共同制定长短期的业务目标;\n2、深入参与到机器学习技术研究中,在解决具体问题的同时形成完整系统的方法论,持续提升用户体验;\n3、研究方向包含且不局限于:深度学习、图神经网络、多任务学习、learning to rank、模型压缩和加速、多模态技术等,善于结合业务的实际问题来做好技术的探索和研究;\n4、组织推进组内以及跨部门合作项目,帮助团队的进步和新人成长。\n\n职位要求\n1、推荐/搜索/广告/机器学习相关背景,3年及以上工作经验,有lead团队或者tech lead经验;\n2、有大规模推荐算法和系统研发经验者优先,对推荐算法有热情、乐于学习、思考和创新;\n3、关注技术前沿进展,对解决具有挑战性问题充满激情,并可以做合理的优先级判断;\n4、有负责组内以及跨部门合作项目的经验,良好的业务判断能力和沟通能力,善于沟通和解决冲突。\n团队介绍:抖音推荐技术团队,负责抖音使用时长占比最高的推荐页的全栈优化,底层模型同时支持抖音其他重要业务场景。我们的工作涉及大规模推荐算法的优化、复杂约束的优化问题的解决、CV/NLP等多个学术领域的算法改进工作、对多种场景的推荐架构的设计和实现和对产品数据的复杂深入的分析工作。\n\n1、负责抖音的业务推荐算法工作,和产品、运营等团队紧密合作,深度理解抖音推荐业务发展,共同制定长短期的业务目标;\n2、深入参与到机器学习技术研究中,在解决具体问题的同时形成完整系统的方法论,持续提升用户体验;\n3、研究方向包含且不局限于:深度学习、图神经网络、多任务学习、learning to rank、模型压缩和加速、多模态技术等,善于结合业务的实际问题来做好技术的探索和研究;\n4、组织推进组内以及跨部门合作项目,帮助团队的进步和新人成长。\n1、推荐/搜索/广告/机器学习相关背景,3年及以上工作经验,有lead团队或者tech lead经验;\n2、有大规模推荐算法和系统研发经验者优先,对推荐算法有热情、乐于学习、思考和创新;\n3、关注技术前沿进展,对解决具有挑战性问题充满激情,并可以做合理的优先级判断;\n4、有负责组内以及跨部门合作项目的经验,良好的业务判断能力和沟通能力,善于沟通和解决冲突。"
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