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推荐算法工程师（J106848）
推荐算法工程师（J106848）
发布于 4 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
Paddlepaddle
Pytorch
Sql
协同过滤
推荐系统
特征工程
值不值得投
薪资怎么样
3.5万
与推荐系统中位数基本持平
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 1310 个在招 · 其中推荐系统 19 个
市场机会
选择适中
深圳 · 推荐系统 · 13 个在招
职位详情
关于这个职位
该岗位负责百度图文内容推荐和社交工具用户匹配推荐算法的开发与优化，通过分析用户行为数据调整推荐策略、训练并评估推荐模型、设计有效特征，从而提升推荐准确性与用户满意度
你需要与产品、数据分析和工程团队协作，在保证相关性的同时兼顾推荐结果的多样性与公平性，并持续跟进推荐系统与机器学习领域的前沿技术
最低要求
教育背景：计算机、数学或统计学相关专业，本科及以上学历
技术技能：熟练掌握至少一门编程语言，如Python或Scala
理解常用的推荐系统算法（如协同过滤、基于内容的推荐、深度学习推荐模型）
有使用主流机器学习和深度学习框架（如PaddlePaddle、TensorFlow、PyTorch、scikit-learn）的经验者优先
数据处理能力：具备良好的数据处理能力，熟悉SQL或其他数据查询语言，能够处理和分析大规模数据集
分析和解决问题的能力：具有较强的逻辑思维能力，能够独立分析问题并提出解决方案
学习能力：具备快速学习新技术和新知识的能力，对机器学习和推荐系统有浓厚的兴趣
沟通和团队合作能力：良好的沟通技巧和团队协作精神，能够在跨职能团队中有效工作
创新思维：具有创新思维，对于改进产品和解决复杂问题有热情
工作职责
算法开发与优化：负责开发和优化图文内容推荐以及社交工具用户匹配推荐算法，提高推荐系统的准确性和用户满意度
数据分析：分析用户行为数据，理解用户偏好，基于数据分析结果不断调整推荐策略
模型训练与评估：负责推荐模型的训练、测试和评估，使用适当的评估指标监控模型性能，并针对性地进行优化
特征工程：进行特征提取和特征选择，设计有效的特征来提升模型的预测能力
多样性与公平性：确保推荐系统在提供相关性的同时，也能保持内容和用户推荐的多样性与公平性
最新技术调研：持续跟踪推荐系统和机器学习领域的最新研究成果和技术动态，探索可能的应用场景
团队合作：与产品、数据分析和工程团队紧密合作，共同优化推荐策略，实现业务目标
优先资格
有相关项目经验，尤其是在图文内容推荐或社交网络用户匹配领域的实践经验
发表过相关领域的论文或参与过相关科研项目
对大数据技术栈（如Hadoop、Spark）有一定了解和使用经验
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 推荐算法是内容平台的核心技术方向，项目上线后效果可量化，技术积累可迁移性强
- 岗位同时覆盖图文内容推荐与社交匹配两类场景，可接触召回、排序、特征工程的完整链路
- 职位描述强调前沿技术调研与多样公平性，技术视野较宽，不只是调参
- 推荐系统对数据规模、工程落地与线上效果要求高，模型迭代与效果验证节奏紧凑
- 需要同时兼顾准确性、多样性与公平性等多目标，策略权衡较复杂
- 跨产品、数据、工程多方协作，对沟通与推动能力要求不低
- 适合有机器学习/推荐算法基础、喜欢用数据驱动产品优化、并希望在成熟平台深耕推荐方向的技术人员
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 可在推荐算法方向纵深发展，从召回/排序单模块走向整体推荐系统架构与策略负责人
- 横向可拓展至搜索、广告、大模型应用等相关算法领域，技术栈迁移性强
- 具备一定业务理解后可转向算法团队管理或技术专家双通道发展
- 负责图文内容推荐和社交工具用户匹配两类推荐算法的开发与迭代，直接服务线上用户的推荐体验
- 通过分析用户行为数据理解偏好，持续调整推荐策略并做A/B类的效果验证
- 完成推荐模型的训练、评估与特征工程，用合适指标监控模型表现并针对性优化
- 与产品、数据分析、工程团队协作，同时关注推荐的多样性与公平性
- 扎实的推荐系统算法基础，理解协同过滤、基于内容的推荐与深度推荐模型（如双塔、排序模型）
- 熟练使用 Python 或 Scala 中的至少一门，并能用 SQL 处理分析大规模数据
- 掌握至少一种主流机器学习/深度学习框架（PaddlePaddle、TensorFlow、PyTorch、scikit-learn）
- 具备较强的逻辑分析与独立解决问题能力，以及跨职能团队沟通协作能力
申请策略
- 投递前了解百度在内容推荐与社交类产品上的布局，面试中能结合具体业务场景谈策略思路
- 可关注岗位对多样性与公平性的要求，准备相关的思考或实践案例，这是差异化亮点
- 突出推荐系统相关项目：说明你负责的召回/排序环节、模型方案与线上指标提升幅度
- 写明数据规模与技术栈细节，如使用 PyTorch/PaddlePaddle 训练、Spark 处理亿级样本
- 若有图文内容推荐或社交/用户匹配场景经验，单独列为项目亮点
- 量化你的特征工程与模型优化成果，用指标变化而非功能罗列体现价值
- 补齐深度推荐模型知识，如双塔召回、DIN/DIEN 排序、多目标建模等主流方案
- 熟悉至少一种大数据处理工具（Spark/Hadoop）和线上实验（A/B 测试）的基本方法
面试指南
- 用STAR结构讲项目：先讲业务背景与指标基线，再讲方案取舍与替代方案对比，最后给量化结果与复盘
- 技术问题先给整体框架（数据→召回→排序→重排→评估），再深入一个你最熟悉的模块讲细节
- 开放性问题先明确约束与目标（相关性、多样性、公平性如何权衡），再给出可落地的分阶段方案
- 请介绍一个你主导或深度参与的推荐算法项目，说明问题定义、方案选择与最终效果
- 召回和排序环节你会分别选择哪些模型？为什么？如何评估效果？
- 如何处理推荐系统中的冷启动与多样性问题？
- 面对大规模用户行为数据，你如何做特征工程与数据管道设计？
- 如果线上推荐效果出现下降，你会如何定位和排查？
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