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    "data_type": "ai_product_manager_jobs",
    "job": {
        "job_title": "推荐算法工程师-豆包",
        "job_level": "未披露",AI生成
        "work_category": "全职",AI生成
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        "location": "北京",
        "work_mode": "未披露",AI生成
        "job_category": "算法"AI生成
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    "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": {
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            "currency": "未披露",
            "cycle": "未披露"
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        "benefits": "未披露"
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    "requirements": {
        "working_years": "",
        "degree": "未披露",
        "language": "未披露",AI生成
        "visa_support": "未披露",
        "responsibilities": "负责豆包APP的应用推荐和智能增长，全链路地研究和优化推荐技术在抖音及其相关APP的全新应用和解决方案，满足用户在新时代不断增长的智能交互和个性化推荐需求，构建业界一流领先的推荐系统，全面提升用户在未来世界的消费和创作方式。\n\n1、在这里，能接触业界前沿的推荐技术，能经历机器学习系统与推荐系统的全栈开发，能探索模型的个性化推荐应用落地；\n2、能够通过利用前沿技术优化豆包APP的消费和创作模块，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；\n3、在未来生活中的更多使用场景中深入研究和探索AIGC落地对人们生活和工作的智能化改变。",
        "requirements_text": "1、优秀的代码能力、数据结构和基础算法功底，熟练C/C++或Python；\n2、对推荐系统或机器学习，对系统全栈开发具有浓厚兴趣；熟悉NLP、多模态相关的算法和技术者优先；\n3、优秀的分析问题和解决问题的能力，对解决挑战性问题充满激情；\n4、出色的问题分析和解决能力，良好的沟通协作能力，对模型的落地应用场景充满热情。",
        "skills": [AI生成
            "Python",
            "C++",
            "机器学习",
            "数据结构",
            "解决问题"
        ],
        "preferred_qualifications": "熟悉NLP、多模态相关的算法和技术者优先",
        "job_highlights": "未披露"
    },
    "contact": {
        "recruiter_name": "未披露",
        "contact_methods": [
            {
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    "posting": {
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        "post_date": "2023-10-26",
        "hire_time": "未披露",
        "update_date": "20260917",
        "job_url": "https://jobs.bytedance.com/experienced/position/7294279882237675826/detail"
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    "fulltext": "推荐算法工程师-豆包\n职位描述\n负责豆包APP的应用推荐和智能增长，全链路地研究和优化推荐技术在抖音及其相关APP的全新应用和解决方案，满足用户在新时代不断增长的智能交互和个性化推荐需求，构建业界一流领先的推荐系统，全面提升用户在未来世界的消费和创作方式。\n\n1、在这里，能接触业界前沿的推荐技术，能经历机器学习系统与推荐系统的全栈开发，能探索模型的个性化推荐应用落地；\n2、能够通过利用前沿技术优化豆包APP的消费和创作模块，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；\n3、在未来生活中的更多使用场景中深入研究和探索AIGC落地对人们生活和工作的智能化改变。\n\n职位要求\n1、优秀的代码能力、数据结构和基础算法功底，熟练C/C++或Python；\n2、对推荐系统或机器学习，对系统全栈开发具有浓厚兴趣；熟悉NLP、多模态相关的算法和技术者优先；\n3、优秀的分析问题和解决问题的能力，对解决挑战性问题充满激情；\n4、出色的问题分析和解决能力，良好的沟通协作能力，对模型的落地应用场景充满热情。\n负责豆包APP的应用推荐和智能增长，全链路地研究和优化推荐技术在抖音及其相关APP的全新应用和解决方案，满足用户在新时代不断增长的智能交互和个性化推荐需求，构建业界一流领先的推荐系统，全面提升用户在未来世界的消费和创作方式。\n\n1、在这里，能接触业界前沿的推荐技术，能经历机器学习系统与推荐系统的全栈开发，能探索模型的个性化推荐应用落地；\n2、能够通过利用前沿技术优化豆包APP的消费和创作模块，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；\n3、在未来生活中的更多使用场景中深入研究和探索AIGC落地对人们生活和工作的智能化改变。\n1、优秀的代码能力、数据结构和基础算法功底，熟练C/C++或Python；\n2、对推荐系统或机器学习，对系统全栈开发具有浓厚兴趣；熟悉NLP、多模态相关的算法和技术者优先；\n3、优秀的分析问题和解决问题的能力，对解决挑战性问题充满激情；\n4、出色的问题分析和解决能力，良好的沟通协作能力，对模型的落地应用场景充满热情。"
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