携程
资深算法工程师（推荐选品方向）(MJ034490)
资深算法工程师（推荐选品方向）(MJ034490)
发布于 大约 21 小时前普通员工/个人贡献者
上海市
高级经验
全职员工
仅现场办公
本科
机器学习
深度学习
数据分析
PyTorch
强化学习
自然语言处理
TensorFlow
时序预测
运筹优化
AI 估算 · 30k–60k
资深算法工程师，上海互联网大厂，技术难度高，市场竞争力强，预估月薪范围合理。
职位详情
关于这个职位
该职位主要负责携程OTA平台的推荐选品算法，通过机器学习和深度学习技术对用户和商户行为进行建模，优化推荐效果，提升业务转化率
需要扎实的算法基础和工程能力，并愿意深耕时序预测、自然语言处理或运筹优化等方向
最低要求
全日制本科以上学历，计算机、数学、统计学等相关专业，有扎实的数据结构、数据库、统计学、机器学习算法基础，有较强的开发能力
熟悉一种或多种编程语言，Python、Java等，熟悉一种或多种主流的分布式深度学习计算框架TensorFlow/PyTorch等
有统计、机器学习、深度学习等相关算法建模并成功产生业务价值的经验
具有较高的数据敏感度和数据分析能力，具备出色的业务理解能力，针对特定业务目标，具备独立思考、技术拆解和规划能力
具备强烈的责任心，优秀的沟通能力和项目落地能力，思维活跃，学习能力强
工作职责
对OTA领域及其商户和用户行为建模有兴趣
参与业务分析、特征构建、模型建立、算法实现等过程，实现算法效果逐步迭代并跟进业务效果
负责机器学习、深度学习等前沿问题的探索和研究，分析和解构实际应用场景，提供全面的技术解决方案
优先资格
有时序预测/自然语言/运筹优化/强化学习处理相关经验优先
AI 洞察
优缺点分析
- 大平台，拥有海量数据和丰富业务场景，技术挑战高
- 算法前沿，与业务紧密结合，能直接看到工作价值
- 团队技术氛围浓厚，成长空间大，有资深同事指导
- 互联网节奏较快，工作强度可能较大
- 需要持续学习新技术，保持竞争力
- 业务压力大，模型效果直接影响指标，结果导向强
- 适合有2-5年算法经验，热爱推荐系统，希望在大平台打磨技术、追求业务价值的求职者
角色解读
- 成为推荐系统专家或算法负责人，主导核心算法方向
- 向技术总监或首席科学家发展，管理团队并制定技术战略
- 横向扩展到其他AI领域（如NLP、CV），扩大技术影响力
- 分析OTA平台用户和商户行为数据，构建推荐选品模型
- 参与特征工程，优化机器学习算法，提升模型效果
- 跟进业务效果，持续迭代算法并推动落地
- 探索深度学习等前沿技术，解决实际业务问题
- 扎实的机器学习和深度学习理论基础
- 熟练使用Python及TensorFlow/PyTorch框架进行模型开发
- 具备优秀的数据分析和业务理解能力，能将业务问题转化为技术方案
- 良好的算法工程化能力和项目落地经验
申请策略
- 提前研究携程的产品和推荐场景，在面试中展现行业理解
- 准备2-3个完整的项目案例，遵循STAR法则，突出技术难点和解决过程
- 突出推荐系统或相关算法项目的完整经验，包括特征设计、模型选型和效果优化
- 量化项目成果，如提升点击率、转化率等业务指标
- 展示技术栈，如Python、TensorFlow/PyTorch，以及分布式训练经验
- 体现业务理解能力，如将业务问题转化为算法问题的方法论
- 补充时序预测或NLP相关知识，与岗位优先要求匹配
- 强化算法工程化能力，如模型部署、在线服务化
面试指南
- 项目介绍按STAR法则：背景、目标、动作、结果，重点突出技术选型原因和量化收益
- 问题分析从业务、数据、算法、工程四个角度展开，体现系统性思考
- 对于开放式问题，先给出定性判断，再举例说明，最后总结
- 请介绍一个你做过的推荐项目，包括特征设计和模型选择
- 如何处理推荐系统中的冷启动问题？
- 如何评估推荐效果，有哪些关键指标？
- 讲一下你对Attention机制的理解及其在推荐中的应用
- 手撕代码：实现逻辑回归或GBDT的核心部分
匹配度报告
69
综合匹配度
携程资深算法岗，技术前沿，发展空间大，但工作强度和WLB一般。
适合人群
适合追求技术成长和薪资回报，能接受一定工作强度的求职者。
最强匹配
成长发展匹配
最弱匹配
工作生活匹配
薪资福利75
成长发展85
工作生活50
使命价值65
薪资福利匹配
75中等
携程作为上市大厂，薪资在行业中有竞争力，但JD未明确具体数字，福利项也未提及，整体补偿性动机较好但信息有限。
薪资信号未披露 (30K-60K/月)
成长发展匹配
85较高
岗位涉及机器学习和深度学习前沿技术，有探索新问题的机会，能积累推荐系统核心经验，但JD未明确提及晋升通道。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈机器学习、深度学习、Python、TensorFlow、PyTorch、时序预测、自然语言处理、运筹优化、强化学习
业务类型profit_center
工作生活匹配
50较低
仅现场办公，未提及弹性或远程，互联网公司节奏较快，WLB信号缺失，通勤和加班情况不明确。
工作模式仅现场办公
办公地点未明确
加班情况未提及（无法判断）
使命价值匹配
65中等
OTA行业属于稳定成熟行业，对旅游出行有一定社会价值，但岗位本身对社会影响不直接，创新性较强。
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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