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    "job": {
        "job_title": "推荐算法工程师-汽水音乐",
        "job_level": "未披露",AI生成
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        "location": "北京",
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        "job_category": "算法"AI生成
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    "company": {
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        "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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        "degree": "未披露",
        "language": "未披露",AI生成
        "visa_support": "未披露",
        "responsibilities": "团队介绍：汽水音乐是一款音乐流媒体产品，致力成为国内领先音乐平台，团队主要负责汽水音乐APP和抖音音乐的推荐算法。结合抖音消费兴趣，依托海量真实用户行为分析和挖掘，通过业界领先的推荐算法为用户提供个性化的音乐发现和收听体验，同时通过社区以及创作工具，激发用户的共鸣与表达，带给用户更丰富的音乐体验。\n\n1、在这里可以深度参与算法模块的优化和核心项目的研究与落地，包括但不限于全链路推荐的召回、粗排、精排、混排等模块优化，不限于生成式推荐、LLM4REC、Agent4Rec、模型Scaling Up、长序列建模、商业化因果推断、冷启动优化等前沿技术方向；\n2、在这里可以深入了解业务和用户行为，依托海量真实数据，进行数据挖掘和分析建模，持续提升用户体验和留存；\n3、在这里可以与优秀的技术和产品同学共事，获得充分的技术探索空间和业务影响力。",
        "requirements_text": "1、有扎实的编程基础、良好的编程风格和工作习惯，扎实的数据结构和算法功底；\n2、有扎实的机器学习或深度学习理论和丰富的实践经验，熟悉至少一种主流深度学习编程框架；\n3、优秀的分析问题和解决问题的能力，对解决具有挑战性问题充满激情；善于沟通，工作积极主动，责任心强，具备良好的团队协作能力；\n4、在会议发表论文或ACM、机器学习等竞赛获奖，或有推荐系统、计算广告、搜索引擎等核心算法业务经验者优先。",
        "skills": [AI生成
            "机器学习",
            "深度学习",
            "数据结构",
            "团队协作",
            "解决问题"
        ],
        "preferred_qualifications": "4、在会议发表论文或ACM、机器学习等竞赛获奖，或有推荐系统、计算广告、搜索引擎等核心算法业务经验者优先",
        "job_highlights": "未披露"
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    "contact": {
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        "contact_methods": [
            {
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    "fulltext": "推荐算法工程师-汽水音乐\n职位描述\n团队介绍：汽水音乐是一款音乐流媒体产品，致力成为国内领先音乐平台，团队主要负责汽水音乐APP和抖音音乐的推荐算法。结合抖音消费兴趣，依托海量真实用户行为分析和挖掘，通过业界领先的推荐算法为用户提供个性化的音乐发现和收听体验，同时通过社区以及创作工具，激发用户的共鸣与表达，带给用户更丰富的音乐体验。\n\n1、在这里可以深度参与算法模块的优化和核心项目的研究与落地，包括但不限于全链路推荐的召回、粗排、精排、混排等模块优化，不限于生成式推荐、LLM4REC、Agent4Rec、模型Scaling Up、长序列建模、商业化因果推断、冷启动优化等前沿技术方向；\n2、在这里可以深入了解业务和用户行为，依托海量真实数据，进行数据挖掘和分析建模，持续提升用户体验和留存；\n3、在这里可以与优秀的技术和产品同学共事，获得充分的技术探索空间和业务影响力。\n\n职位要求\n1、有扎实的编程基础、良好的编程风格和工作习惯，扎实的数据结构和算法功底；\n2、有扎实的机器学习或深度学习理论和丰富的实践经验，熟悉至少一种主流深度学习编程框架；\n3、优秀的分析问题和解决问题的能力，对解决具有挑战性问题充满激情；善于沟通，工作积极主动，责任心强，具备良好的团队协作能力；\n4、在会议发表论文或ACM、机器学习等竞赛获奖，或有推荐系统、计算广告、搜索引擎等核心算法业务经验者优先。\n团队介绍：汽水音乐是一款音乐流媒体产品，致力成为国内领先音乐平台，团队主要负责汽水音乐APP和抖音音乐的推荐算法。结合抖音消费兴趣，依托海量真实用户行为分析和挖掘，通过业界领先的推荐算法为用户提供个性化的音乐发现和收听体验，同时通过社区以及创作工具，激发用户的共鸣与表达，带给用户更丰富的音乐体验。\n\n1、在这里可以深度参与算法模块的优化和核心项目的研究与落地，包括但不限于全链路推荐的召回、粗排、精排、混排等模块优化，不限于生成式推荐、LLM4REC、Agent4Rec、模型Scaling Up、长序列建模、商业化因果推断、冷启动优化等前沿技术方向；\n2、在这里可以深入了解业务和用户行为，依托海量真实数据，进行数据挖掘和分析建模，持续提升用户体验和留存；\n3、在这里可以与优秀的技术和产品同学共事，获得充分的技术探索空间和业务影响力。\n1、有扎实的编程基础、良好的编程风格和工作习惯，扎实的数据结构和算法功底；\n2、有扎实的机器学习或深度学习理论和丰富的实践经验，熟悉至少一种主流深度学习编程框架；\n3、优秀的分析问题和解决问题的能力，对解决具有挑战性问题充满激情；善于沟通，工作积极主动，责任心强，具备良好的团队协作能力；\n4、在会议发表论文或ACM、机器学习等竞赛获奖，或有推荐系统、计算广告、搜索引擎等核心算法业务经验者优先。",
    "standard_classification": {
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