58同城
算法工程师
算法工程师
发布于 大约 2 个月前普通员工/个人贡献者
中国
中级经验
全职员工
仅现场办公
本科
软件工程
机器学习
深度学习
PyTorch
TensorFlow
用户增长
广告投放
大模型
搜索推荐
AI 估算 · 20k–35k
互联网大厂算法岗，前沿技术，薪资具有竞争力
职位详情
关于这个职位
该职位负责58同城搜索推荐、广告投放等核心业务的算法模型设计与优化，需要运用机器学习、深度学习技术提升业务指标，并探索大模型等前沿技术
适合有2年以上经验、热爱技术攻关的算法工程师
最低要求
统招本科及以上学历，计算机/数据统计等相关专业，2年以上算法工作经验
熟悉机器学习、深度学习等算法原理，熟悉常用的搜索推荐算法框架和工具，如TensorFlow、PyTorch等
具备扎实的数据结构和算法基础，能够独立解决复杂的算法问题
熟悉大数据处理技术，如Hadoop、Spark等，能够处理大规模数据
具备良好的沟通能力和团队协作精神，较强的学习能力和创新精神，能够快速掌握新技术和新领域知识
工作职责
深入研究互联网业务场景，如搜索推荐、广告投放、用户增长等，设计并开发高效的算法模型，以解决实际业务问题，提升业务指标
持续优化现有算法，提高算法的准确性、效率和稳定性
对算法运行结果进行深入分析，通过数据分析洞察业务问题，为算法优化和业务决策提供有力依据
研究行业前沿技术和算法，如大模型在搜索推荐中的应用，推动技术创新
优先资格
在国际顶级算法竞赛中获得优异成绩优先
有大模型应用经验者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 平台大，业务数据丰富，能积累大规模算法经验
- 技术栈前沿，涉及大模型等热点
- 上市大公司薪资福利稳定
- 互联网业务节奏快，可能面临高强度工作
- 算法迭代要求高，需要持续学习新知识
- 竞争激烈，需要产出实际业务效果
- 适合有2年以上算法经验，热爱技术、追求业务落地，能适应快节奏的工程师
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 向高级算法专家或技术负责人发展
- 可转向搜索推荐、广告系统等方向深耕
- 也可向大模型等前沿领域转型
- 负责搜索推荐、广告投放等业务场景的算法模型设计与开发
- 持续优化现有算法，提升准确性和效率
- 分析算法运行结果，为业务决策提供数据支持
- 研究大模型等前沿技术并推动创新
- 扎实的机器学习/深度学习理论基础，熟悉TensorFlow/PyTorch
- 精通数据结构与算法，能独立解决复杂问题
- 掌握大数据处理技术如Hadoop/Spark
- 具备良好的沟通协作和快速学习能力
申请策略
- 提前了解58同城的业务模式，思考算法如何提升用户体验
- 准备好技术细节和项目案例
- 重点展示搜索推荐或广告相关的项目经验
- 突出在大数据场景下的模型优化成果
- 如果有大模型应用或竞赛获奖要强调
- 补充大模型相关知识和实践经验
- 加强数据分析和业务理解能力
面试指南
- 使用STAR原则结构化回答
- 从问题定义、方法、实验、结果展开
- 强调业务理解和量化收益
- 请介绍一个你优化过的搜索推荐算法项目，难点和成果？
- 谈谈你对Transformer在推荐系统中应用的理解？
- 如何处理大规模稀疏特征？
- 如何评估推荐系统的效果？
- 你对大模型在搜索推荐中的前景怎么看？
职位点评
69
综合评分
上市大厂算法岗，前沿技术栈，薪资优厚，但工作强度未明确。
更适合这类人
最适合追求技术成长和前沿发展的求职者。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利75
成长发展85
工作生活50
使命价值65
薪资福利
75中等
上市大公司，薪资有竞争力但未明确具体范围，总体补偿性较好。
薪资信号未披露（AI估算：20K-35K/月）
成长发展
85较高
技术栈前沿，涉及大模型，成长空间大，发展性动机满足度高。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈机器学习、深度学习、TensorFlow、PyTorch、搜索推荐、用户增长、大模型
业务类型profit_center
工作生活
50较低
未明确工作模式与加班情况，互联网大厂通常节奏较快，生活化动机满足有限。
工作模式未明确
办公地点未明确
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
65中等
互联网行业稳定，技术有创新，但社会意义中性，总体意义感中等。
行业发展稳定成熟行业
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
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