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【小宇宙】算法工程师
【小宇宙】算法工程师
发布于 大约 14 小时前普通员工/个人贡献者
上海市
中级经验
全职员工
仅现场办公
学历未注明
研究与开发 (研发)
Go
召回算法
多目标排序
推荐系统
搜索系统
数据处理
AI 估算 · 25k–45k
上海3年经验算法工程师，技术水平要求适中，薪资具有竞争力。
职位详情
关于这个职位
该职位负责小宇宙播客平台的推荐与搜索算法优化，包括召回模型、多目标排序、特征工程等，通过数据分析探索业务优化方向
你将参与核心算法研发，直接提升用户体验和内容分发效率
最低要求
计算机相关专业毕业，3年推荐/搜索/机器学习等相关经验
了解推荐系统或搜索系统的基本原理和实现
有数据处理经验，掌握常用的数据工具Spark/Flink
熟练掌握至少一门编程语言，如 Python/Java/Go 等
良好的学习能力和沟通能力，具备团队合作精神
工作职责
参与小宇宙推荐、搜索系统的研发和算法优化工作
包括召回算法、多目标排序模型的训练
特征设计和开发、排序策略开发
结合业务场景，分析回收数据，探索算法在业务上优化方向
优先资格
有内容推荐项目经验或相关经历
了解音频处理或相关领域算法
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 参与知名播客平台的核心算法建设，有实际业务场景
- 技术栈现代，涉及推荐、搜索、大数据处理
- 团队相对小而精，个人影响力大
- 需要持续学习新算法，技术迭代快
- 播客领域数据特点需要探索，可能存在冷启动问题
- 适合对推荐算法有热情，有3年左右经验，希望深入业务场景的算法工程师
缺点 / 挑战
- 推荐系统对实时性和效果要求高，压力较大
角色解读
- 从算法工程师向高级算法专家发展，深入推荐算法领域
- 可转向技术管理或架构师方向
- 在播客音频内容领域深耕，成为行业专家
- 负责推荐和搜索系统的算法研发，包括召回、排序模型的训练和优化
- 设计特征，开发排序策略，提升推荐效果
- 分析数据，探索算法在业务中的优化方向
- 熟悉推荐系统或搜索系统原理，有相关项目经验
- 掌握Spark/Flink等大数据处理工具
- 熟练使用Python/Java/Go等编程语言
申请策略
- 了解小宇宙产品，展示你对播客的理解和兴趣
- 准备一个推荐系统优化的具体案例
- 突出推荐或搜索项目经验，特别是召回和排序模型
- 强调数据处理和大数据工具的使用经验
- 如果有内容推荐或音频处理经验，要重点提及
- 深入理解召回和排序算法，如协同过滤、深度模型
- 熟悉Spark/Flink的调优
- 了解音频特征处理或NLP基础（加分项）
面试指南
- 用STAR法则描述项目，强调难点和解决方案
- 系统性地从数据、特征、模型层回答
- 展现对业务的理解
- 请介绍一下你参与过的推荐系统项目，包括召回和排序部分
- 如何处理数据稀疏和冷启动问题？
- 多目标排序模型的实现思路？
- 如何使用Spark处理大规模用户行为数据？
- 对于播客这样的音频内容，推荐策略与传统图文有什么不同？
职位点评
72
综合评分
上海核心算法岗，技术栈主流，成长空间大但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
适合追求技术成长、对推荐算法有热情、能够接受上海现场办公的求职者。
表现最好
成长发展
相对薄弱
使命价值
薪资福利75
成长发展85
工作生活60
使命价值55
薪资福利
75中等
该职位薪资具有竞争力，但公司规模和福利可能不如大厂。
薪资信号未披露（AI估算：25K-45K/月）
成长发展
85较高
使用主流现代技术，涉及推荐搜索核心算法，有较大成长空间。
技术前沿主流现代技术
技术栈推荐系统、搜索系统、Spark、Flink、Python、Java、Go、召回算法、多目标排序
业务类型profit_center
工作生活
60中等
现场办公，未明确WLB，互联网公司普遍有一定加班。
工作模式仅现场办公
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
55较低
参与内容推荐，但意义感一般。
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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