職位描述：

職責：

1.基于海量用戶和海量內容，建立對用戶和對內容的深入理解，建立用戶畫像；

2.構建和改進數據挖掘和機器學習算法與技術，支撐業務發展；

3.以數據挖掘和數據分析為基礎，發現新的產品改進點，驅動產品改進，探索新的產品形態；

4.跟蹤業界最新的機器學習算法和研究趨勢，并嘗試將其應用于實際的生產環境。

要求：

1.扎實的計算機基本功，對計算機算法有深入的理解；

2.熟練掌握Python、php、go等其中的一種或幾種編程語言，參與過實際工程項目，理解基本的編程模式；

3.理解常用的機器學習和數據挖掘算法，并進行過相關的實踐；

4.有推薦、ranking、NLP、文本挖掘等方向的實際工程和項目經驗。

加分：

1.熟悉hadoop、Spark等分布式計算系統，了解hive、kafka、ambari工具者優先；

2.有深度學習等機器學習前沿方向的研究經歷；

3.有較強的產品sense，關注最右；有出色的溝通能力，能夠獨立推動項目進展。

4.具有良好的數學基礎和數據分析能力，對數據敏感；

篇2:推薦算法架構師短視頻方向職位描述與崗位職責任職要求

職位描述：

工作職責：

1、負責公司短視頻業務算法一個或多個方向，共同搭建業界領先的推薦系統；

2、深入理解業務和機器學習技術，優化模型&&策略，持續提升推薦效果；

3、深入理解用戶行為，結合數據挖掘等技術，優化用戶創作和瀏覽等體驗。

任職要求：

1、具備優秀的編碼能力，扎實的數據結構和算法功底；

2、優秀的分析問題和解決問題的能力，對解決具有挑戰性問題充滿激情

3、對技術有熱情，有良好的溝通表達能力和團隊精神；

4、熟悉機器學習、自然語言處理、數據挖掘中一項或多項，對推薦系統、計算廣告、搜索引擎、反作弊相關領域有經驗者優先。

篇3:推薦算法架構師職位描述與崗位職責任職要求

職位描述：

崗位職責：

1.負責推薦系統架構服務開發及架構升級；

2.優化推薦系統性能.穩定性.架構可擴展性，保障算法策略模塊快速迭代

3.分析海量用戶行為數據.內容資訊數據，增加有效的用戶特征和內容資訊特征，改進模型和召回.排序策略，提升推薦效果；或者提出人工智能解決方案和模型

崗位要求：

1.5年以上服務器開發經驗，精通Go/Python/C++/Java

2.熟悉基礎數據結構和算法，熟悉常用軟件設計模式，代碼整潔；

3.熟悉推薦系統，并對常見的推薦算法有自己的理解；

4.精通高并發，低延遲服務設計，熟練掌握常用開源框架，至少熟悉兩種NOSQL數據庫

5.熟悉并行計算或者分布式計算，熟悉Spark.Storm等計算平臺，有相關性能優化經驗，并熟悉其上下游環境，包括Flume.Kafka.Hive.HBase等；

6.對數據敏感，分析數據，抽象問題，對于把大數據和人工智能分析的結果能夠應用到實際業務場景產生商業價值具有強烈的熱情

7.具備良好的團隊精神和溝通意識，責任心強，工作認真細致，有良好的抗壓能力；

加分項：

1.做過推薦系統或搜索引擎

2.自然語言處理.機器學習.數據挖掘等相關經驗