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千问事业部-推荐算法专家-北京
千问事业部-推荐算法专家-北京
发布于 2 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公推荐系统
推荐系统
Agent应用
Ctr预估
信息流推荐
推荐算法
深度学习
用户建模
值不值得投
80综合评分
综合评分 80
阿里核心推荐算法岗，技术栈前沿、发展空间大，薪资竞争力强，适合追求技术深度的专家型人才
从薪资福利、成长发展、工作生活和使命价值四个维度综合评估，方便横向比较。
薪资怎么样
6.5万
比推荐系统中位数高
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
约 3910 个在招 · 其中推荐系统 34 个
市场机会
选择面较广
北京 · 推荐系统 · 79 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位主要负责信息流推荐场景的核心算法设计与落地，涵盖召回、排序及策略优化
需运用超大规模深度学习技术解决用户建模、CTR预估及多场景迁移学习问题，并将AI前沿能力（如Agent应用）深度融入推荐业务，以提升内容分发效率与用户体验
最低要求
计算机相关专业，互联网机器学习相关岗位从业经历，有一定的算法实践经验，了解推荐相关算法
熟练使用python、C++语言编程，熟悉linux基本操作
良好的逻辑思维能力和数据敏感度，能够从海量数据中发现有价值的规律
工作职责
负责信息流推荐相关的召回、排序、策略等算法设计与落地
负责超大规模深度学习在用户建模、CTR预估、多场景迁移学习等领域中的应用
负责用户表征学习、向量化召回、兴趣发现等在推荐场景内的应用
负责主推荐场景的算法下发、内容成长等策略设计与应用
负责AI能力与推荐业务的深度结合, 包括并不限于生产式建模和agent应用
优先资格
有AI和推荐业务结合经验的加分, 对内容视角有良好的业务sense加分
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 依托头部平台海量真实数据与算力资源，技术落地场景广阔
- 聚焦AI与推荐交叉前沿，个人技术壁垒高且行业稀缺性强
- 对数据敏感度和业务理解要求极高
- 适合具备扎实算法功底、热爱数据驱动决策且追求技术深度的资深工程师
缺点 / 挑战
- 业务竞争激烈，算法迭代压力大，需持续跟进大模型与Agent技术演进
角色解读
- 可向首席算法科学家或技术总监方向发展，主导跨部门AI推荐战略
- 也可深耕垂直领域，成为推荐系统与生成式AI融合的技术专家
- 负责信息流推荐系统的核心算法架构设计与迭代，覆盖召回、排序及策略层
- 利用深度学习技术优化用户画像与CTR预估模型
- 将AI新范式（如Agent）引入推荐链路，驱动内容生态增长
- 精通Python/C++编程及Linux环境开发
- 掌握推荐系统全链路算法（召回/排序/重排）
- 具备大规模分布式训练与用户表征学习能力
- 拥有较强的业务sense与数据洞察力
申请策略
- 提前研究目标业务的信息流形态与竞品差异，准备针对具体业务痛点的算法优化思路
- 突出推荐系统全链路项目经验，量化指标提升（如CTR、时长增长）
- 详细阐述深度学习模型优化与大规模数据处理细节
- 补充生成式AI与大语言模型在推荐场景的应用实践
- 强化分布式训练框架与线上高并发部署经验
面试指南
- 采用STAR法则结构化回答，清晰界定背景、任务、行动与结果
- 重点突出技术选型依据、实验设计严谨性及业务价值转化
- 请介绍一个你主导的推荐系统优化案例，重点说明指标提升路径
- 如何设计多场景迁移学习方案以解决冷启动问题？
- Agent技术在推荐系统中如何落地？
- 面对海量稀疏特征，你的特征工程与模型选择策略是什么？
- 复习经典推荐算法论文与工业界最佳实践
- 梳理过往项目中遇到的极端数据场景及解决方案
职位点评
薪资福利85
成长发展90
工作生活60
使命价值75
薪资福利
85较高
薪资福利处于互联网技术岗市场高位，符合专家级人才定价标准。
薪资信号偏高 (4.5千–8.5万/月)
成长发展
90较高
岗位深度融合AI前沿技术与推荐业务，提供极高的技术探索空间与成长天花板。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Python、C++、深度学习、CTR预估、Agent应用、向量化召回
业务类型profit_center
工作生活
60中等
互联网大厂常规节奏，技术攻坚期可能存在一定工作压力，但整体仍属主流科技行业水平。
工作模式未明确
办公地点市区核心地段
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
75中等
通过算法优化提升信息流内容分发效率，间接改善用户体验并推动内容生态繁荣。
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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