得物
推荐算法专家（社区）
推荐算法专家（社区）
发布于 大约 8 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
机器学习工程
Pytorch
Tensorflow
召回
图神经网络
多模态
多目标优化
推荐算法
精排
重排
AI 估算 · 40k–70k
上海资深算法专家，推荐领域核心岗，薪资竞争力强，通常16薪。
职位详情
关于这个职位
该职位负责得物社区推荐页的推荐算法优化，包括召回、粗排、精排、重排等环节，并探索多模态、生成式推荐等前沿技术
你将与产品和运营紧密合作，制定推荐策略，推进业务增长，同时在顶会发表研究成果，具有很高的技术挑战和成长空间
最低要求
本科及以上学历，具有推荐、广告、搜索算法、用户增长等领域的实践经验
掌握扎实的计算机科学基础知识 (数据结构/算法/网络等) ，具备优秀的编码能力 (至少熟练掌握 C++/Java/Python 等一种主流开发语言)
掌握机器学习的理论基础，熟悉经典的算法模型 (GBDT/LR/FM/DNN等) 和相关工具框架 (Tensorflow/PyTorch等)
具有敏锐的数据分析和洞察能力，熟悉常见的大数据开发工具(Spark/Hive/Hadoop等)
具有出色的解决问题能力、良好的理解沟通能力和优秀的团队合作意识，有激情、不畏难、乐于挑战
工作职责
负责信息流推荐的业务推荐算法工作，深入理解社区推荐业务形态
和产品运营一起制定业务目标和推荐策略，推进业务增长和前沿技术落地，完成整体业务目标
研究方向包括信息流推荐的召回、粗排、精排、重排等算法方向的算法优化，包括不限于图神经网络学习、多模态/大模型推荐技术、多目标优化、生成式推荐等方向的研究
深入参与深度学习技术研究方向，解决具体业务问题的同时，形成完整的方法论和创新的idea
组织推进组内以及跨部门合作项目，帮助团队进步和新人成长
优先资格
有学术成果优先，如KDD、SIGIR、AAAI、CIKM、ICDM等国际会议上发表过论文
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 业务场景大规模，真实流量，算法落地价值高
- 团队技术氛围好，有顶会发表传统，鼓励创新
- 涉及多模态、生成式推荐等前沿方向，技术成长快
- 公司处于成长期，个人发展空间大
- 推荐算法方向竞争激烈，需要持续学习新知识
- 对算法和工程能力要求高，需要同时具备深度和广度
缺点 / 挑战
- 业务目标压力可能较大，需要快速迭代优化
- 适合热爱推荐算法、追求技术突破、乐于挑战的资深算法工程师
角色解读
- 在推荐算法领域深耕，成为技术专家，主导核心算法方向
- 有机会在顶会发表论文，提升学术影响力
- 可向算法团队管理或架构师方向发展
- 负责得物社区信息流推荐系统的整体算法优化，包括召回、粗排、精排、重排等环节
- 与产品和运营合作，制定推荐策略和业务目标，推动业务增长
- 深入研究多模态、生成式推荐、图神经网络等前沿技术，并落地到实际业务
- 组织跨部门合作项目，指导新人成长
- 扎实的计算机基础和编码能力，熟悉C++/Java/Python至少一种
- 机器学习理论基础，熟悉GBDT/LR/FM/DNN等经典模型和TensorFlow/PyTorch等框架
- 大数据处理能力，熟悉Spark/Hive/Hadoop
- 敏锐的数据分析能力和解决问题的能力，良好的沟通合作
申请策略
- 了解得物社区业务特点，准备相关案例分析
- 展示对推荐算法商业价值的理解
- 突出推荐/搜索/广告算法项目经验，尤其是落地效果和业务指标提升
- 展示编程和机器学习功底，如开源项目、ACM等
- 如有顶会论文，重点强调
- 强调大数据处理能力和数据分析案例
- 补充深度学习最新进展，特别是推荐系统前沿方向
- 加强对图神经网络、多模态模型、生成式推荐的理解
面试指南
- 用STAR法则描述项目，突出挑战、方案、结果
- 结合实际业务场景，展现对问题的深入思考
- 强调数据驱动的决策方法
- 介绍一个你负责的推荐系统项目，如何优化召回和排序？
- 如何设计一个多模态推荐模型？
- 如何处理冷启动问题？
- 在离线指标和在线指标冲突时如何取舍？
- 如何评估一个推荐策略的收益？
职位点评
69
综合评分
技术前沿、成长空间大，但薪资未明示，现场办公，WLB待确认。
从薪资福利、成长空间、工作节奏和岗位方向综合评估，方便横向比较。
更适合这类人
非常适合追求技术深度和前沿探索、看重职业成长的算法工程师，若对工作生活平衡有较高要求需谨慎评估。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利60
成长发展95
工作生活50
使命价值65
薪资福利
60中等
薪资未在JD中明示，但岗位层级较高，通常薪酬竞争力强，但具体福利未知。
薪资信号未披露（AI估算：40K-70K/月）
成长发展
95较高
技术方向前沿，团队有顶会发表传统，成长空间明确，能极大满足技能成长和职业发展需求。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈推荐算法、图神经网络、多模态、生成式推荐、多目标优化、TensorFlow、PyTorch、Spark
成长机会成长空间巨大、帮助团队进步和新人成长
业务类型profit_center
工作生活
50较低
要求现场办公，未提及弹性或远程，WLB信息不足，可能面临互联网公司常见的工作强度。
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
65中等
社区推荐算法对用户体验有积极影响，但本质是商业驱动，社会价值中性。行业属于高速增长赛道，创新度高。
行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
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