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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"schema_version": "via_ai_product_manager_jobs_v1",
"data_type": "ai_product_manager_jobs",
"job": {
"job_title": "搜推广算法工程师",
"job_level": "校招",AI生成
"work_category": "全职",AI生成
"department": "网易互联网2027届校园招聘",
"location": "杭州",
"work_mode": "未披露",AI生成
"job_category": "人工智能"AI生成
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"company": {
"company_name": "网易",
"company_industry": "互联网 / 游戏 / 数字内容",
"company_size": "10000人以上",
"company_website": "netease.com",
"company_description": "网易提供互联网和游戏服务，并通过有道、网易云音乐、网易严选等业务提供学习、音乐及消费服务。"
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"compensation": {
"salary_range": {
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"max": "",
"currency": "未披露",
"cycle": "未披露"
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"benefits": "未披露"
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"requirements": {
"working_years": "",
"degree": "2027届计算机、信息、数学相关专业硕士及以上学历",
"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "1、参与优化网易云音乐歌曲/专辑/歌单/评论等数十亿内容的分发工作，使用行业领先的机器学习平台，实现并不断优化推荐/搜索/广告算法，通过大模型技术的应用，不断提升用户体验和商业化变现效率；\n2、追踪行业前沿的算法技术，持续优化网易云音乐下一代生成式 推荐/搜索 算法，进一步在数据/模型/推理等方面探索Scaling Law，提升推荐/搜索/广告系统的性能上限；\n3、参与网易云音乐多模态技术建设，使用和优化行业领先的多模态大模型技术，对音乐内容（包括但不限于歌曲/歌单/评论/视频等）进行内容理解、内容表征，帮推荐/搜索/广告/社交等业务场景更好地分发内容和优化检索。",
"requirements_text": "1、2027届计算机、信息、数学相关专业硕士及以上学历，有ACM经历、国际学术会议文章发表、参加过各类竞赛，或者开源大模型开发经历优先；\n2、熟悉常见机器学习算法原理，对信息检索/深度学习/强化学习/大模型技术/NLP/等任一子方向有深入研究优先；\n3、掌握深度学习框架，如Tensorflow、PyTorch等深度学习框架，有相关实践项目经验优先；\n4、扎实的编程理论基础，熟悉Java/C++/Python等任意开发语言；具备AI Coding能力，能使用Claude Code/Codex等，可以快速将想法实现；\n5、优秀的数据分析能力，使用Spark、Hive等大数据工具，善于发现，喜欢挑战，有着良好的沟通能力。",
"skills": [AI生成
"Python",
"Java",
"C++",
"Spark",
"PyTorch",
"TensorFlow",
"机器学习",
"深度学习",
"强化学习",
"自然语言处理",
"数据分析",
"沟通能力",
"分析能力",
"大语言模型"
],
"preferred_qualifications": "1、2027届计算机、信息、数学相关专业硕士及以上学历，有ACM经历、国际学术会议文章发表、参加过各类竞赛，或者开源大模型开发经历优先；2、熟悉常见机器学习算法原理，对信息检索/深度学习/强化学习/大模型技术/NLP/等任一子方向有深入研究优先；3、掌握深度学习框架，如Tensorflow、PyTorch等深度学习框架，有相关实践项目经验优先",
"job_highlights": "未披露"
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"contact": {
"recruiter_name": "未披露",
"contact_methods": [
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"value": "https://campus.163.com/app/detail/index?id=4808&projectId=103"
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"posting": {
"posting_id": "103_4808",
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"hire_time": "未披露",
"update_date": "20260917",
"job_url": "https://campus.163.com/app/detail/index?id=4808&projectId=103"
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"fulltext": "搜推广算法工程师\n职位描述\n1、参与优化网易云音乐歌曲/专辑/歌单/评论等数十亿内容的分发工作，使用行业领先的机器学习平台，实现并不断优化推荐/搜索/广告算法，通过大模型技术的应用，不断提升用户体验和商业化变现效率；\n2、追踪行业前沿的算法技术，持续优化网易云音乐下一代生成式 推荐/搜索 算法，进一步在数据/模型/推理等方面探索Scaling Law，提升推荐/搜索/广告系统的性能上限；\n3、参与网易云音乐多模态技术建设，使用和优化行业领先的多模态大模型技术，对音乐内容（包括但不限于歌曲/歌单/评论/视频等）进行内容理解、内容表征，帮推荐/搜索/广告/社交等业务场景更好地分发内容和优化检索。\n\n职位要求\n1、2027届计算机、信息、数学相关专业硕士及以上学历，有ACM经历、国际学术会议文章发表、参加过各类竞赛，或者开源大模型开发经历优先；\n2、熟悉常见机器学习算法原理，对信息检索/深度学习/强化学习/大模型技术/NLP/等任一子方向有深入研究优先；\n3、掌握深度学习框架，如Tensorflow、PyTorch等深度学习框架，有相关实践项目经验优先；\n4、扎实的编程理论基础，熟悉Java/C++/Python等任意开发语言；具备AI Coding能力，能使用Claude Code/Codex等，可以快速将想法实现；\n5、优秀的数据分析能力，使用Spark、Hive等大数据工具，善于发现，喜欢挑战，有着良好的沟通能力。\n1、参与优化网易云音乐歌曲/专辑/歌单/评论等数十亿内容的分发工作，使用行业领先的机器学习平台，实现并不断优化推荐/搜索/广告算法，通过大模型技术的应用，不断提升用户体验和商业化变现效率；\n2、追踪行业前沿的算法技术，持续优化网易云音乐下一代生成式 推荐/搜索 算法，进一步在数据/模型/推理等方面探索Scaling Law，提升推荐/搜索/广告系统的性能上限；\n3、参与网易云音乐多模态技术建设，使用和优化行业领先的多模态大模型技术，对音乐内容（包括但不限于歌曲/歌单/评论/视频等）进行内容理解、内容表征，帮推荐/搜索/广告/社交等业务场景更好地分发内容和优化检索。\n1、2027届计算机、信息、数学相关专业硕士及以上学历，有ACM经历、国际学术会议文章发表、参加过各类竞赛，或者开源大模型开发经历优先；\n2、熟悉常见机器学习算法原理，对信息检索/深度学习/强化学习/大模型技术/NLP/等任一子方向有深入研究优先；\n3、掌握深度学习框架，如Tensorflow、PyTorch等深度学习框架，有相关实践项目经验优先；\n4、扎实的编程理论基础，熟悉Java/C++/Python等任意开发语言；具备AI Coding能力，能使用Claude Code/Codex等，可以快速将想法实现；\n5、优秀的数据分析能力，使用Spark、Hive等大数据工具，善于发现，喜欢挑战，有着良好的沟通能力。",
"standard_classification": {
"std_category_code": "T011",
"std_aux_codes": [],
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"std_taxonomy_version": "20261104"
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