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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"data_type": "ai_product_manager_jobs",
"job": {
"job_title": "点评技术-推荐算法工程师",
"job_level": "未披露",AI生成
"work_category": "全职",AI生成
"department": "核心本地商业-业务研发平台",
"location": "北京市 / 上海市",
"work_mode": "未披露",AI生成
"job_category": "技术类"AI生成
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"company": {
"company_name": "美团",
"company_industry": "科技零售 / 生活服务",
"company_size": "10000人以上",
"company_website": "meituan.com",
"company_description": "美团通过科技推动服务零售和商品零售的数字化,连接消费者与商户。"
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"compensation": {
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"benefits": "未披露"
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"requirements": {
"working_years": 1,
"degree": "硕士研究生学历",
"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "1. 负责推荐系统全链路的优化与设计,包括召回、粗排、精排等模块的迭代与创新。 \n2. 基于用户行为数据构建和迭代推荐模型,探索scaling up、多模态推荐等前沿方向。 \n3. 探索并落地生成式推荐技术,推动大模型在推荐场景中的应用与创新。 \n4. 与产品、工程团队协作,推动算法策略在业务场景中的落地应用。",
"requirements_text": "1. 硕士研究生学历,计算机、数学、统计学等相关专业。 \n2. 1年以上推荐算法或相关领域工作经验,具备扎实的机器学习理论基础。 \n3. 熟练掌握Python、C++等编程语言,熟悉TensorFlow、PyTorch等深度学习框架。 \n4. 具备良好的数据分析和问题解决能力,有大规模推荐系统实践经验者优先。",
"skills": [AI生成
"Python",
"C++",
"PyTorch",
"TensorFlow",
"机器学习",
"深度学习",
"推荐算法",
"数据分析"
],
"preferred_qualifications": "4. 具备良好的数据分析和问题解决能力,有大规模推荐系统实践经验者优先",
"job_highlights": "1. 参与亿级用户产品的推荐系统建设,业务影响力大。 \n2. 技术氛围浓厚,可与资深算法专家共同成长。 \n3. 工作地点覆盖北京、上海,提供灵活办公选择。 \n4. 完善的职业发展路径和具有竞争力的薪酬福利。"
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"contact": {
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"fulltext": "点评技术-推荐算法工程师\n点评技术-推荐算法工程师\n\n基础信息\n工作地点:北京市 / 上海市\n部门:核心本地商业-业务研发平台\n职位类别:技术类\n职位族群:算法\n更新时间:2026-08-25\n\n岗位职责\n1. 负责推荐系统全链路的优化与设计,包括召回、粗排、精排等模块的迭代与创新。 \n2. 基于用户行为数据构建和迭代推荐模型,探索scaling up、多模态推荐等前沿方向。 \n3. 探索并落地生成式推荐技术,推动大模型在推荐场景中的应用与创新。 \n4. 与产品、工程团队协作,推动算法策略在业务场景中的落地应用。\n\n岗位基本要求\n1. 硕士研究生学历,计算机、数学、统计学等相关专业。 \n2. 1年以上推荐算法或相关领域工作经验,具备扎实的机器学习理论基础。 \n3. 熟练掌握Python、C++等编程语言,熟悉TensorFlow、PyTorch等深度学习框架。 \n4. 具备良好的数据分析和问题解决能力,有大规模推荐系统实践经验者优先。\n\n岗位亮点\n1. 参与亿级用户产品的推荐系统建设,业务影响力大。 \n2. 技术氛围浓厚,可与资深算法专家共同成长。 \n3. 工作地点覆盖北京、上海,提供灵活办公选择。 \n4. 完善的职业发展路径和具有竞争力的薪酬福利。\n1. 负责推荐系统全链路的优化与设计,包括召回、粗排、精排等模块的迭代与创新。 \n2. 基于用户行为数据构建和迭代推荐模型,探索scaling up、多模态推荐等前沿方向。 \n3. 探索并落地生成式推荐技术,推动大模型在推荐场景中的应用与创新。 \n4. 与产品、工程团队协作,推动算法策略在业务场景中的落地应用。\n1. 硕士研究生学历,计算机、数学、统计学等相关专业。 \n2. 1年以上推荐算法或相关领域工作经验,具备扎实的机器学习理论基础。 \n3. 熟练掌握Python、C++等编程语言,熟悉TensorFlow、PyTorch等深度学习框架。 \n4. 具备良好的数据分析和问题解决能力,有大规模推荐系统实践经验者优先。",
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