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    "job": {
        "job_title": "短视频推荐算法工程师-基础推荐",
        "job_level": "未披露",AI生成
        "work_category": "全职",AI生成
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        "location": "北京",
        "work_mode": "未披露",AI生成
        "job_category": "算法"AI生成
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    "company": {
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        "company_industry": "互联网 / 数字内容 / 电商",
        "company_size": "10000人以上",
        "company_website": "bytedance.com",
        "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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    "requirements": {
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        "degree": "未披露",
        "language": "未披露",AI生成
        "visa_support": "未披露",
        "responsibilities": "1、负责国际化短视频最核心的业务推荐算法工作，与来自国内外顶级名校、有丰富业界经验的同学合作，共同搭建行业顶尖的推荐系统，为用户提供一流的产品体验；\n2、将最前沿的机器学习技术应用到国际化短视频的核心场景业务，包括混排/排序/多目标/召回/冷启动/探索/多样性/内容理解等等场景，不断优化用户体验，促进业务发展；\n3、研究方向包含且不局限于：深度学习、图神经网络、多任务学习、Learning to rank、模型压缩和加速、多模态技术等，结合业务的实际问题来做好技术的探索和研究；\n4、和产品、运营团队紧密合作，通过对产品和用户的深入理解和分析，制定算法策略促进短视频生态的长期繁荣发展。",
        "requirements_text": "1、具备优秀的编码能力，扎实的数据结构和算法功底；\n2、对推荐算法和机器学习有热情，持续学习，乐于思考和创新；\n3、优秀的分析问题和解决问题的能力，有良好的沟通表达能力和团队精神；\n4、熟悉机器学习、自然语言处理、数据挖掘中一项或多项，对推荐系统、计算广告、搜索引擎相关领域有经验者优先。",
        "skills": [AI生成
            "机器学习",
            "自然语言处理",
            "推荐算法",
            "数据结构",
            "数据挖掘",
            "沟通表达",
            "解决问题"
        ],
        "preferred_qualifications": "4、熟悉机器学习、自然语言处理、数据挖掘中一项或多项，对推荐系统、计算广告、搜索引擎相关领域有经验者优先",
        "job_highlights": "未披露"
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    "contact": {
        "recruiter_name": "未披露",
        "contact_methods": [
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    },
    "fulltext": "短视频推荐算法工程师-基础推荐\n职位描述\n1、负责国际化短视频最核心的业务推荐算法工作，与来自国内外顶级名校、有丰富业界经验的同学合作，共同搭建行业顶尖的推荐系统，为用户提供一流的产品体验；\n2、将最前沿的机器学习技术应用到国际化短视频的核心场景业务，包括混排/排序/多目标/召回/冷启动/探索/多样性/内容理解等等场景，不断优化用户体验，促进业务发展；\n3、研究方向包含且不局限于：深度学习、图神经网络、多任务学习、Learning to rank、模型压缩和加速、多模态技术等，结合业务的实际问题来做好技术的探索和研究；\n4、和产品、运营团队紧密合作，通过对产品和用户的深入理解和分析，制定算法策略促进短视频生态的长期繁荣发展。\n\n职位要求\n1、具备优秀的编码能力，扎实的数据结构和算法功底；\n2、对推荐算法和机器学习有热情，持续学习，乐于思考和创新；\n3、优秀的分析问题和解决问题的能力，有良好的沟通表达能力和团队精神；\n4、熟悉机器学习、自然语言处理、数据挖掘中一项或多项，对推荐系统、计算广告、搜索引擎相关领域有经验者优先。\n1、负责国际化短视频最核心的业务推荐算法工作，与来自国内外顶级名校、有丰富业界经验的同学合作，共同搭建行业顶尖的推荐系统，为用户提供一流的产品体验；\n2、将最前沿的机器学习技术应用到国际化短视频的核心场景业务，包括混排/排序/多目标/召回/冷启动/探索/多样性/内容理解等等场景，不断优化用户体验，促进业务发展；\n3、研究方向包含且不局限于：深度学习、图神经网络、多任务学习、Learning to rank、模型压缩和加速、多模态技术等，结合业务的实际问题来做好技术的探索和研究；\n4、和产品、运营团队紧密合作，通过对产品和用户的深入理解和分析，制定算法策略促进短视频生态的长期繁荣发展。\n1、具备优秀的编码能力，扎实的数据结构和算法功底；\n2、对推荐算法和机器学习有热情，持续学习，乐于思考和创新；\n3、优秀的分析问题和解决问题的能力，有良好的沟通表达能力和团队精神；\n4、熟悉机器学习、自然语言处理、数据挖掘中一项或多项，对推荐系统、计算广告、搜索引擎相关领域有经验者优先。",
    "standard_classification": {
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        "std_taxonomy_version": "20261104"
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