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QQ-#社交推荐算法工程师#
QQ-#社交推荐算法工程师#
发布于 大约 9 小时前普通员工/个人贡献者
深圳市
中级经验
全职员工
仅现场办公
本科
研究与开发 (研发)
Pytorch
Tensorflow
图算法
大模型
推荐算法
机器学习
AI 估算 · 30k–50k
腾讯核心社交算法岗，要求高且影响核心业务，月薪30-50k，16薪为行业较高水平。
职位详情
关于这个职位
加入腾讯QQ社交推荐团队，你将负责优化社交关系链推荐算法，利用大模型和图数据技术提升用户连接体验
岗位涉及从需求沟通到模型迭代的全链路，适合对搜推前沿技术有热情、具备扎实机器学习基础并注重业务效果的工程师
最低要求
计算机或相关专业本科以上学历，具备扎实的机器学习和深度学习理论基础，在图算法、推荐或者搜索领域有相关算法优化经验
扎实的编程基础和开发能力，熟悉linux开发环境，熟悉hadoop、hive、spark等常用的大数据处理平台，熟悉TensorFlow、PyTorch、MxNet等至少一种主流深度学习框架，熟悉python、C++和shell编程优先
具备良好的AI提效意识，熟练使用AI工具，会主动用大模型/自动化手段提升自己和团队的研发效率
具有好奇心和探索精神，注重用户体验，对业务和用户有深入理解和洞察，有比较好的数据分析sense
工作职责
优化QQ社交关系链相关业务推荐算法，提升用户体验及新增关系链等业务指标
深入理解产品业务，洞察用户需求，工作内容包括不限于需求沟通、case分析、数据挖掘、特征工程、模型改进、策略开发
能够紧跟工业界、学术界的前沿技术，基于QQ大规模社交图数据，结合大模型技术，升级算法模型，提升推荐效果
优先资格
熟悉搜推前沿技术，有大模型推荐、生成式检索实际落地经验优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 接触最前沿的推荐和大模型技术，有丰富的计算资源和学术合作
- 薪酬福利优厚，16薪+股票，职业发展空间广阔
- 核心业务对算法效果要求高，迭代节奏快，需要持续学习和创新
- 跨团队协作多，需要较强的沟通能力和业务理解力
缺点 / 挑战
- 腾讯顶级社交平台，海量真实数据和复杂业务场景，技术挑战大
- 工作压力较大，可能涉及高强度优化和线上问题跟进
- 适合对推荐系统有浓厚兴趣、喜欢挑战复杂业务问题、追求技术前沿且抗压能力强的工程师
角色解读
- 技术方向：从算法工程师发展为推荐系统专家或大模型应用专家
- 管理方向：可向技术主管或产品技术负责人发展，带领团队推动业务
- 横向发展：可转向搜索、广告、数据科学等关联领域
- 负责QQ社交关系链推荐算法的优化，通过模型迭代提升用户连接增长和留存
- 深入分析用户行为数据，进行特征工程和策略开发，解决实际业务问题
- 探索大模型与图神经网络结合的前沿技术，升级推荐系统架构
- 扎实的机器学习与深度学习理论基础，熟悉推荐、搜索或图算法领域
- 熟练使用TensorFlow/PyTorch等深度学习框架及Hadoop/Spark大数据生态
- 具备良好的编程能力（Python/C++）和AI工具使用意识，能主动提效
申请策略
- 关注QQ社交场景的独特性，思考如何结合社交关系做推荐
- 准备一个完整的推荐项目案例，从问题定义到线上效果评估
- 突出推荐算法或图算法的项目经验，最好有量化业务提升的成果
- 强调大模型或生成式检索相关的落地经验，体现技术前瞻性
- 展示数据处理和特征工程能力，以及使用AI工具提效的具体案例
- 提前复习推荐系统经典论文和最新大模型推荐方法
- 强化图神经网络（GNN）和序列推荐模型的实践能力
- 熟悉腾讯内部技术栈（如Angel、PS）可作为加分项
面试指南
- STAR法则：从场景（Situation）、任务（Task）、行动（Action）、结果（Result）四方面结构化回答
- 技术选型时，先分析业务约束，再对比不同方案的优劣，最后给出合理选择
- 对于开放性问题，先确认目标，再分步拆解，并提及评估指标和预期收益
- 请介绍一个你优化推荐算法的项目，包括背景、方法、效果
- 如何利用大模型提升推荐系统的冷启动或多样性？
- 图神经网络在社交推荐中如何应用？请举例
- 如何处理推荐系统中的数据稀疏和长尾问题？
- 设计一个QQ好友推荐的算法方案，需要考虑哪些因素？
职位点评
75
综合评分
腾讯核心社交算法岗，前沿技术栈、薪资优厚，但WLB一般。
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
最看重技术成长和薪酬回报的求职者，能接受适当工作强度。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利85
成长发展90
工作生活40
使命价值70
薪资福利
85较高
腾讯作为头部互联网公司，薪资福利极具竞争力，股票激励和16薪体现较高补偿性，但未明确具体数额。
薪资信号未披露（AI估算：30K-50K/月）
成长发展
90较高
岗位涉及推荐算法和大模型前沿技术，有大规模社交图数据支撑，技术成长空间极大，且腾讯内部培训体系完善。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈推荐算法、图算法、大模型、生成式检索、TensorFlow、PyTorch、Spark
业务类型profit_center
工作生活
40较低
深圳现场办公，未提及弹性工作或远程，互联网核心业务通常节奏较快，WLB可能一般。
工作模式仅现场办公
办公地点科技园/产业园
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
70中等
腾讯社交产品影响数亿用户，推荐算法改善人际连接，具有正面社会价值，但使命感信号不明显。
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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