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)
{
"schema_version": "via_ai_product_manager_jobs_v1",
"data_type": "ai_product_manager_jobs",
"job": {
"job_title": "推荐算法工程师-【内容消费】",
"job_level": "未披露",AI生成
"work_category": "全职",AI生成
"department": "D10187",
"location": "Beijing",
"work_mode": "未披露",AI生成
"job_category": "J0011"AI生成
},
"company": {
"company_name": "快手科技",
"company_industry": "内容社区 / 直播 / 电商 / 人工智能",
"company_size": "10000人以上",
"company_website": "kuaishou.com",
"company_description": "快手是内容社区与技术平台公司,业务覆盖短视频、直播、电商、本地生活与 AI 应用。"
},
"compensation": {
"salary_range": {
"min": "",
"max": "",
"currency": "未披露",
"cycle": "未披露"
},
"benefits": "未披露"
},
"requirements": {
"working_years": "",
"degree": "未披露",
"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "推荐算法工程师-【内容消费】\n\n基础信息\n招聘类型:社招\n职位类别:J0011\n工作地点:Beijing\n所属部门:D10187\n发布时间:2026-09-02\n\n岗位职责\n1、参与亿级用户规模的内容消费(短剧、小游戏、小说)推荐优化,包括不限于召粗精级联模型、推荐大模型与机制策略,提升内容观看&阅读&游玩时长、广告变现、付费转化、留存等核心指标;\n2、设计推荐与广告流量协同的创新方案,打造一体化的分发引擎,发挥数据协同优势,提升整体分发效率,提升用户体验与转化;\n3、设计和开发全域投放产品,制定合适的技术方案,提升客户投广撬动自然流量的能力,满足客户经营需求,长期牵引客户与内容供给增长,进而带动长期收入增长。\n\n任职要求\n1、数据驱动,洞察效率瓶颈与系统问题,制定提升分发效果的长期规划;\n2、对搜索、推荐与广告算法其一有深入研究,关注前沿技术发展方向,包括但不限于生成式推荐、LLM4Rec、超大规模序列建模、多任务学习等算法;\n3、熟悉开源深度学习框架,如Caffe,Tensorflow,Pytorch等;\n4、熟悉常用的编程语言Python/Java/C++之一,精通数据结构与常用算法;\n5、在AAAI,ICML,NIPS,IJCAI等顶会上发表论文加分;\n6、工作年限1~5年。",
"requirements_text": "推荐算法工程师-【内容消费】\n\n基础信息\n招聘类型:社招\n职位类别:J0011\n工作地点:Beijing\n所属部门:D10187\n发布时间:2026-09-02\n\n岗位职责\n1、参与亿级用户规模的内容消费(短剧、小游戏、小说)推荐优化,包括不限于召粗精级联模型、推荐大模型与机制策略,提升内容观看&阅读&游玩时长、广告变现、付费转化、留存等核心指标;\n2、设计推荐与广告流量协同的创新方案,打造一体化的分发引擎,发挥数据协同优势,提升整体分发效率,提升用户体验与转化;\n3、设计和开发全域投放产品,制定合适的技术方案,提升客户投广撬动自然流量的能力,满足客户经营需求,长期牵引客户与内容供给增长,进而带动长期收入增长。\n\n任职要求\n1、数据驱动,洞察效率瓶颈与系统问题,制定提升分发效果的长期规划;\n2、对搜索、推荐与广告算法其一有深入研究,关注前沿技术发展方向,包括但不限于生成式推荐、LLM4Rec、超大规模序列建模、多任务学习等算法;\n3、熟悉开源深度学习框架,如Caffe,Tensorflow,Pytorch等;\n4、熟悉常用的编程语言Python/Java/C++之一,精通数据结构与常用算法;\n5、在AAAI,ICML,NIPS,IJCAI等顶会上发表论文加分;\n6、工作年限1~5年。",
"skills": [AI生成
"Python",
"Java",
"C++",
"PyTorch",
"TensorFlow",
"深度学习",
"推荐算法",
"数据结构",
"建模",
"招聘",
"大语言模型"
],
"preferred_qualifications": "5、在AAAI,ICML,NIPS,IJCAI等顶会上发表论文加分",
"job_highlights": "未披露"
},
"contact": {
"recruiter_name": "未披露",
"contact_methods": [
{
"type": "apply_link",
"value": "https://zhaopin.kuaishou.cn/recruit/e/#/official/social/job-info/28532"
}
]
},
"posting": {
"posting_id": "28532",
"post_date": "2026-09-02",
"hire_time": "未披露",
"update_date": "20260917",
"job_url": "https://zhaopin.kuaishou.cn/recruit/e/#/official/social/job-info/28532"
},
"fulltext": "推荐算法工程师-【内容消费】\n推荐算法工程师-【内容消费】\n\n基础信息\n招聘类型:社招\n职位类别:J0011\n工作地点:Beijing\n所属部门:D10187\n发布时间:2026-09-02\n\n岗位职责\n1、参与亿级用户规模的内容消费(短剧、小游戏、小说)推荐优化,包括不限于召粗精级联模型、推荐大模型与机制策略,提升内容观看&阅读&游玩时长、广告变现、付费转化、留存等核心指标;\n2、设计推荐与广告流量协同的创新方案,打造一体化的分发引擎,发挥数据协同优势,提升整体分发效率,提升用户体验与转化;\n3、设计和开发全域投放产品,制定合适的技术方案,提升客户投广撬动自然流量的能力,满足客户经营需求,长期牵引客户与内容供给增长,进而带动长期收入增长。\n\n任职要求\n1、数据驱动,洞察效率瓶颈与系统问题,制定提升分发效果的长期规划;\n2、对搜索、推荐与广告算法其一有深入研究,关注前沿技术发展方向,包括但不限于生成式推荐、LLM4Rec、超大规模序列建模、多任务学习等算法;\n3、熟悉开源深度学习框架,如Caffe,Tensorflow,Pytorch等;\n4、熟悉常用的编程语言Python/Java/C++之一,精通数据结构与常用算法;\n5、在AAAI,ICML,NIPS,IJCAI等顶会上发表论文加分;\n6、工作年限1~5年。\n推荐算法工程师-【内容消费】\n\n基础信息\n招聘类型:社招\n职位类别:J0011\n工作地点:Beijing\n所属部门:D10187\n发布时间:2026-09-02\n\n岗位职责\n1、参与亿级用户规模的内容消费(短剧、小游戏、小说)推荐优化,包括不限于召粗精级联模型、推荐大模型与机制策略,提升内容观看&阅读&游玩时长、广告变现、付费转化、留存等核心指标;\n2、设计推荐与广告流量协同的创新方案,打造一体化的分发引擎,发挥数据协同优势,提升整体分发效率,提升用户体验与转化;\n3、设计和开发全域投放产品,制定合适的技术方案,提升客户投广撬动自然流量的能力,满足客户经营需求,长期牵引客户与内容供给增长,进而带动长期收入增长。\n\n任职要求\n1、数据驱动,洞察效率瓶颈与系统问题,制定提升分发效果的长期规划;\n2、对搜索、推荐与广告算法其一有深入研究,关注前沿技术发展方向,包括但不限于生成式推荐、LLM4Rec、超大规模序列建模、多任务学习等算法;\n3、熟悉开源深度学习框架,如Caffe,Tensorflow,Pytorch等;\n4、熟悉常用的编程语言Python/Java/C++之一,精通数据结构与常用算法;\n5、在AAAI,ICML,NIPS,IJCAI等顶会上发表论文加分;\n6、工作年限1~5年。\n推荐算法工程师-【内容消费】\n\n基础信息\n招聘类型:社招\n职位类别:J0011\n工作地点:Beijing\n所属部门:D10187\n发布时间:2026-09-02\n\n岗位职责\n1、参与亿级用户规模的内容消费(短剧、小游戏、小说)推荐优化,包括不限于召粗精级联模型、推荐大模型与机制策略,提升内容观看&阅读&游玩时长、广告变现、付费转化、留存等核心指标;\n2、设计推荐与广告流量协同的创新方案,打造一体化的分发引擎,发挥数据协同优势,提升整体分发效率,提升用户体验与转化;\n3、设计和开发全域投放产品,制定合适的技术方案,提升客户投广撬动自然流量的能力,满足客户经营需求,长期牵引客户与内容供给增长,进而带动长期收入增长。\n\n任职要求\n1、数据驱动,洞察效率瓶颈与系统问题,制定提升分发效果的长期规划;\n2、对搜索、推荐与广告算法其一有深入研究,关注前沿技术发展方向,包括但不限于生成式推荐、LLM4Rec、超大规模序列建模、多任务学习等算法;\n3、熟悉开源深度学习框架,如Caffe,Tensorflow,Pytorch等;\n4、熟悉常用的编程语言Python/Java/C++之一,精通数据结构与常用算法;\n5、在AAAI,ICML,NIPS,IJCAI等顶会上发表论文加分;\n6、工作年限1~5年。",
"standard_classification": {
"std_category_code": "T011",
"std_aux_codes": [],
"std_category_status": null,
"std_taxonomy_version": "20261104"
}
}