(2027届)算法工程师-搜推广方向

1、参与搜索、推荐、内容分发等核心算法系统的设计、开发与优化，提升用户体验和业务指标；

2、负责召回、排序、重排、相关性、个性化推荐、用户画像、内容理解等方向的算法研发工作；

3、基于用户行为、内容特征、上下文信息等数据，构建特征工程、模型训练、效果评估与线上实验流程；

4、跟进机器学习、深度学习、大模型、信息检索、推荐系统等前沿技术，并探索其在业务场景中的落地；

5、与产品、工程、运营、数据等团队协作，理解业务问题，拆解算法目标，推动方案上线和持续迭代；

6、参与算法平台、实验平台、数据链路等基础能力建设，提高算法研发效率和效果稳定性

1、2027届硕士及以上学历，计算机、人工智能、软件工程、数学、统计学、电子信息等相关专业优先；

2、具备扎实的计算机基础，包括数据结构、算法、操作系统、数据库、计算机网络等；

3、熟悉至少一种编程语言，如 Python、C++、Java、Go，具备良好的编码能力和工程实现能力；

4、掌握机器学习、深度学习基础知识，了解常见模型与方法，如 LR、GBDT、DNN、Transformer、Embedding、召回排序模型等；

5、了解搜索、推荐、广告、信息检索、自然语言处理、内容理解等相关方向之一，有项目经验者优先；

6、具备良好的数据分析能力，能够使用 SQL、Python 等工具进行数据处理、特征分析和实验评估；

7、具备较强的学习能力、问题拆解能力和自驱力，能在不确定问题中主动探索并推进解决方案。

8、具备良好的沟通协作能力，能够与产品、工程和业务团队高效配合。

加分项：

1、有搜索、推荐、广告、NLP、机器学习系统相关实习或科研经历；

2、熟悉 PyTorch、TensorFlow、XGBoost、Faiss、Spark、Flink 等工具或框架；

3、在 KDD、SIGIR、WWW、RecSys、ACL、NeurIPS、ICML、AAAI 等会议发表论文，或有高质量竞赛成绩；

4、有大规模数据处理、在线实验、推荐排序模型、向量检索、多模态理解、大模型应用经验；

5、在开源社区有贡献，或有完整算法项目从建模到上线/部署经验