职位&公司对比
职位详情
- 北京
- 不限
- 本科
- 搜索算法
- 推荐算法
- 自然语言处理
岗位描述: 1. 负责神马搜索及推荐产品中的离线及在线算法研发和持续优化; 2. 和业务团队深入合作,通过算法改进不断提升用户BOSS直聘体验和促进业务发展; 3. 具体工作内容包括: a. 基于大规模用户行为及海量数据,优化搜索排序基础算法及策略,探索个性化、场景化的搜索排序。 b. 基于直聘大规模用户行为,以用户体验、业务效果未目标,建立并优化推荐系统的基础算法和策略 c. 跨行业、垂类的通用搜索、推荐算法技术及解决方案的积累 d. 应用机器学习尖端技术,突破推荐及搜索领域核心算法问题 岗位要求: 1. 具备较好的算法知识背景。熟悉机器学习原理与算法,能熟练运用分类、回归、排序等模型解决相关问题。 2. 3年以上搜索或推荐类产品的算法研发经验,了解常领域用算法,理解算法思想,并有实际应用经验。 3. 有LbossTR(Learnkanzhuning to Rank)、大规模并行化机器学习研发经历为佳。 4. 熟悉linux平台,精通c++/java,熟悉python,具有良好的编程习惯和算法基础。 5. 了解相关领域的最新进展,能够将前沿方法引入到工作中不断提升效果。
职位详情
- 北京
- 3-5年
- 本科
- Elasticsearch
- TensorFlow/PyTorch
- 计算机相关专业
- 搜索/信息检索算法经验
- 自然语言处理经验
- 搜索算法
- 大模型搜索算法
- 多模态搜索算法
1.kanzhun 你会将前沿的AI 智能体应用算法落地到大流量的搜索场景,具体工作包含:利用LLM技术模型SFT/Qukanzhunery改写/Query规划/复杂Query推理/深度思考/检索增强生成RAG等有落地经验。 2. 在直聘QA智能对话和复杂问题的开源和领域Benchmark上,对比基线提升算法的指标,如搜索HitRate,答案准确性,相关性,faithfullness等指标。 3. 落地基kanzhun础模型训练/SFT/搜索相关性模型 职位描述 1. 有LLM/Agent/RAG 等领域优秀的开源项目 2. 有大模型/智能体/RAG领域相关论文发表的同学优先。
技能解析
- 解决方案
- 用户体验
- 海量数据
- 基础算法
- 机器学习
- 算法基础
- 提升用户体验
- 熟悉机器学习
- 研发经验
- 编程习惯
- 用户行为
- 算法技术
数据来自CSL职业科学研究室
技能解析
- 模型训练
- 论文发表
数据来自CSL职业科学研究室
工作时间
工作时间
公司福利
- 五险一金
- 补充医疗保险
- 年终奖
- 股票期权
- 员工旅游
- 免费班车
- 餐补
- 交通补助
- 节日福利
- 零食下午茶
公司福利
- 五险一金
- 定期体检
- 加班补助
- 全勤奖
- 年终奖
- 股票期权
- 带薪年假
- 员工旅游
- 免费班车
- 餐补
- 通讯补贴
- 交通补助
- 包吃
- 节日福利
- 住房补贴
- 零食下午茶