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": "推荐算法工程师-【流量策略】",
"job_level": "未披露",AI生成
"work_category": "全职",AI生成
"department": "D12755",
"location": "Beijing",
"work_mode": "未披露",AI生成
"job_category": "J0011"AI生成
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"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",
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"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。"
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"responsibilities": "推荐算法工程师-【流量策略】\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:D12755\n发布时间:2026-09-02\n\n岗位职责\n1、参与喜番APP的视频推荐系统优化,提升用户留存率、时长、vv和互动等核心指标,为用户和作者提供更好的匹配,实现用户、作者和平台的共赢;\n2、参与超大规模机器学习、深度学习领域的技术研发工作,包括但不限于神经网络模型设计与优化、强化学习、迁移学习、主动学习等的算法和系统研发等;\n3、优化喜番APP的激励玩法和金币分发策略,在ROI约束下优化用户活跃度;\n4、和产品、运营团队合作,共同优化社区生态,提供给快手用户更好的推荐体验,满足用户对内容精准性、多样性、实效性、有用性等多维需求。\n\n任职要求\n1、优秀的编码与代码控制能力, 有扎实的数据结构和算法功底;\n2、熟悉Linux开发环境,熟悉C++和Python语言,熟悉Tensorflow或Pytorch;\n3、熟悉业界机器学习算法、数据挖掘思想、大规模分布式计算中一项或多项;\n4、具备大规模推荐场景实际工作经验者优先;\n5、在Neurips、ICML、SIGIR、WSDM、CIKM、Recsys等会议上发表论文者优先;\n6、学习能力优秀,具有创造性思维和执行力,善于思考和运用新知识。",
"requirements_text": "推荐算法工程师-【流量策略】\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:D12755\n发布时间:2026-09-02\n\n岗位职责\n1、参与喜番APP的视频推荐系统优化,提升用户留存率、时长、vv和互动等核心指标,为用户和作者提供更好的匹配,实现用户、作者和平台的共赢;\n2、参与超大规模机器学习、深度学习领域的技术研发工作,包括但不限于神经网络模型设计与优化、强化学习、迁移学习、主动学习等的算法和系统研发等;\n3、优化喜番APP的激励玩法和金币分发策略,在ROI约束下优化用户活跃度;\n4、和产品、运营团队合作,共同优化社区生态,提供给快手用户更好的推荐体验,满足用户对内容精准性、多样性、实效性、有用性等多维需求。\n\n任职要求\n1、优秀的编码与代码控制能力, 有扎实的数据结构和算法功底;\n2、熟悉Linux开发环境,熟悉C++和Python语言,熟悉Tensorflow或Pytorch;\n3、熟悉业界机器学习算法、数据挖掘思想、大规模分布式计算中一项或多项;\n4、具备大规模推荐场景实际工作经验者优先;\n5、在Neurips、ICML、SIGIR、WSDM、CIKM、Recsys等会议上发表论文者优先;\n6、学习能力优秀,具有创造性思维和执行力,善于思考和运用新知识。",
"skills": [AI生成
"Python",
"C++",
"Linux",
"PyTorch",
"TensorFlow",
"机器学习",
"深度学习",
"强化学习",
"推荐算法",
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"数据挖掘",
"团队协作",
"学习能力",
"招聘"
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"preferred_qualifications": "4、具备大规模推荐场景实际工作经验者优先;5、在Neurips、ICML、SIGIR、WSDM、CIKM、Recsys等会议上发表论文者优先",
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"fulltext": "推荐算法工程师-【流量策略】\n推荐算法工程师-【流量策略】\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:D12755\n发布时间:2026-09-02\n\n岗位职责\n1、参与喜番APP的视频推荐系统优化,提升用户留存率、时长、vv和互动等核心指标,为用户和作者提供更好的匹配,实现用户、作者和平台的共赢;\n2、参与超大规模机器学习、深度学习领域的技术研发工作,包括但不限于神经网络模型设计与优化、强化学习、迁移学习、主动学习等的算法和系统研发等;\n3、优化喜番APP的激励玩法和金币分发策略,在ROI约束下优化用户活跃度;\n4、和产品、运营团队合作,共同优化社区生态,提供给快手用户更好的推荐体验,满足用户对内容精准性、多样性、实效性、有用性等多维需求。\n\n任职要求\n1、优秀的编码与代码控制能力, 有扎实的数据结构和算法功底;\n2、熟悉Linux开发环境,熟悉C++和Python语言,熟悉Tensorflow或Pytorch;\n3、熟悉业界机器学习算法、数据挖掘思想、大规模分布式计算中一项或多项;\n4、具备大规模推荐场景实际工作经验者优先;\n5、在Neurips、ICML、SIGIR、WSDM、CIKM、Recsys等会议上发表论文者优先;\n6、学习能力优秀,具有创造性思维和执行力,善于思考和运用新知识。\n推荐算法工程师-【流量策略】\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:D12755\n发布时间:2026-09-02\n\n岗位职责\n1、参与喜番APP的视频推荐系统优化,提升用户留存率、时长、vv和互动等核心指标,为用户和作者提供更好的匹配,实现用户、作者和平台的共赢;\n2、参与超大规模机器学习、深度学习领域的技术研发工作,包括但不限于神经网络模型设计与优化、强化学习、迁移学习、主动学习等的算法和系统研发等;\n3、优化喜番APP的激励玩法和金币分发策略,在ROI约束下优化用户活跃度;\n4、和产品、运营团队合作,共同优化社区生态,提供给快手用户更好的推荐体验,满足用户对内容精准性、多样性、实效性、有用性等多维需求。\n\n任职要求\n1、优秀的编码与代码控制能力, 有扎实的数据结构和算法功底;\n2、熟悉Linux开发环境,熟悉C++和Python语言,熟悉Tensorflow或Pytorch;\n3、熟悉业界机器学习算法、数据挖掘思想、大规模分布式计算中一项或多项;\n4、具备大规模推荐场景实际工作经验者优先;\n5、在Neurips、ICML、SIGIR、WSDM、CIKM、Recsys等会议上发表论文者优先;\n6、学习能力优秀,具有创造性思维和执行力,善于思考和运用新知识。\n推荐算法工程师-【流量策略】\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:D12755\n发布时间:2026-09-02\n\n岗位职责\n1、参与喜番APP的视频推荐系统优化,提升用户留存率、时长、vv和互动等核心指标,为用户和作者提供更好的匹配,实现用户、作者和平台的共赢;\n2、参与超大规模机器学习、深度学习领域的技术研发工作,包括但不限于神经网络模型设计与优化、强化学习、迁移学习、主动学习等的算法和系统研发等;\n3、优化喜番APP的激励玩法和金币分发策略,在ROI约束下优化用户活跃度;\n4、和产品、运营团队合作,共同优化社区生态,提供给快手用户更好的推荐体验,满足用户对内容精准性、多样性、实效性、有用性等多维需求。\n\n任职要求\n1、优秀的编码与代码控制能力, 有扎实的数据结构和算法功底;\n2、熟悉Linux开发环境,熟悉C++和Python语言,熟悉Tensorflow或Pytorch;\n3、熟悉业界机器学习算法、数据挖掘思想、大规模分布式计算中一项或多项;\n4、具备大规模推荐场景实际工作经验者优先;\n5、在Neurips、ICML、SIGIR、WSDM、CIKM、Recsys等会议上发表论文者优先;\n6、学习能力优秀,具有创造性思维和执行力,善于思考和运用新知识。",
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