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職位描述
PyTorchJava大模型算法搜索/推薦算法廣播/影視云計(jì)算/大數(shù)據(jù)
算法工程師（自研app-出海短?。?
崗位職責(zé)：
1、負(fù)責(zé)短劇推薦核心算法模型、策略機(jī)制的優(yōu)化迭代，包括但不限于模型 / 機(jī)制 / 策略相關(guān)的數(shù)據(jù)分析挖掘、深度學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)、業(yè)界前沿技術(shù)探索等；
2、搭建短劇推薦系統(tǒng)的模型、機(jī)制與框架，持續(xù)深入優(yōu)化，且對業(yè)界技術(shù)進(jìn)展保持敏感度；
3、參與短劇推薦算法的中長期技術(shù)規(guī)劃，制定技術(shù)發(fā)展方向，并推動在具體場景中成功應(yīng)用；
4、負(fù)責(zé)站內(nèi)多場景的推薦優(yōu)化、搜索優(yōu)化及 Push 優(yōu)化；
5、熟練掌握主流召回和排序模型，包括但不限于 Embedding 召回、DSSM 等；熟悉主流排序模型，如 XGBoost、Wide&Deep、DCN、MMOE 等；
6、熟悉 Query 理解、搜索建議（Suggest）、排序?qū)W習(xí)等核心技術(shù)，能應(yīng)用于實(shí)際業(yè)務(wù)場景優(yōu)化；
7、熟練掌握 TensorFlow 或 PyTorch，且有模型實(shí)際落地經(jīng)驗(yàn)。
崗位要求：
1、3 年及以上推薦 / 搜索 / 廣告算法相關(guān)工作經(jīng)驗(yàn)，或在推薦算法某一細(xì)分領(lǐng)域（如召回 / 排序模型優(yōu)化、工程化落地等）有突出成果；
2、具備扎實(shí)的編程能力和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)基礎(chǔ)，較強(qiáng)的業(yè)務(wù)問題分析與解決能力；
3、熟悉常用的機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)或強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法，熟悉召回 / 排序相關(guān)基礎(chǔ)算法；
4、自驅(qū)主動，溝通協(xié)作能力良好，具備團(tuán)隊(duì)合作精神；對工作有熱情，追求技術(shù)卓越；
加分項(xiàng)：
有推薦系統(tǒng)、廣告投放或搜索工程實(shí)際落地經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先；
有短劇、網(wǎng)絡(luò)小說等內(nèi)容推薦經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先。
成都成華區(qū)成都麥芒傳媒有限公司四川省成都市成華區(qū)東郊記憶24號樓4樓
崗位職責(zé)：
1、負(fù)責(zé)短劇推薦核心算法模型、策略機(jī)制的優(yōu)化迭代，包括但不限于模型 / 機(jī)制 / 策略相關(guān)的數(shù)據(jù)分析挖掘、深度學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)、業(yè)界前沿技術(shù)探索等；
2、搭建短劇推薦系統(tǒng)的模型、機(jī)制與框架，持續(xù)深入優(yōu)化，且對業(yè)界技術(shù)進(jìn)展保持敏感度；
3、參與短劇推薦算法的中長期技術(shù)規(guī)劃，制定技術(shù)發(fā)展方向，并推動在具體場景中成功應(yīng)用；
4、負(fù)責(zé)站內(nèi)多場景的推薦優(yōu)化、搜索優(yōu)化及 Push 優(yōu)化；
5、熟練掌握主流召回和排序模型，包括但不限于 Embedding 召回、DSSM 等；熟悉主流排序模型，如 XGBoost、Wide&Deep、DCN、MMOE 等；
6、熟悉 Query 理解、搜索建議（Suggest）、排序?qū)W習(xí)等核心技術(shù)，能應(yīng)用于實(shí)際業(yè)務(wù)場景優(yōu)化；
7、熟練掌握 TensorFlow 或 PyTorch，且有模型實(shí)際落地經(jīng)驗(yàn)。
崗位要求：
1、3 年及以上推薦 / 搜索 / 廣告算法相關(guān)工作經(jīng)驗(yàn)，或在推薦算法某一細(xì)分領(lǐng)域（如召回 / 排序模型優(yōu)化、工程化落地等）有突出成果；
2、具備扎實(shí)的編程能力和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)基礎(chǔ)，較強(qiáng)的業(yè)務(wù)問題分析與解決能力；
3、熟悉常用的機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)或強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法，熟悉召回 / 排序相關(guān)基礎(chǔ)算法；
4、自驅(qū)主動，溝通協(xié)作能力良好，具備團(tuán)隊(duì)合作精神；對工作有熱情，追求技術(shù)卓越；
加分項(xiàng)：
有推薦系統(tǒng)、廣告投放或搜索工程實(shí)際落地經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先；
有短劇、網(wǎng)絡(luò)小說等內(nèi)容推薦經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先。
成都成華區(qū)成都麥芒傳媒有限公司四川省成都市成華區(qū)東郊記憶24號樓4樓
工作地點(diǎn)
東郊記憶24號樓成都市成華區(qū)東郊記憶24號樓4樓
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職位發(fā)布者
劉先生/HR
剛剛活躍立即溝通
重慶麥芽傳媒有限公司重慶麥芽傳媒有限公司（以下簡稱麥芽傳媒）成立于2015年，是一家以內(nèi)容創(chuàng)作和科技創(chuàng)新為驅(qū)動的綜合型數(shù)字文化科技公司，是全國頭部MCN機(jī)構(gòu)和行業(yè)領(lǐng)先的微短劇創(chuàng)作機(jī)構(gòu)，為高新技術(shù)企業(yè)、專精特新企業(yè)、“啟明星”軟件企業(yè)?？偛课挥谥貞c，在北京、廣州、杭州、成都均設(shè)有分部。截至目前，麥芽傳媒擁有在冊員工2000+，簽約自孵化藝人200+，全網(wǎng)粉絲數(shù)8億+，旗下賬號月均播放量110億+，累計(jì)創(chuàng)作微短劇超1000部，行業(yè)年度短劇熱力值百強(qiáng)麥芽傳媒現(xiàn)象級作品占比超20%，品牌定制微短劇供給數(shù)量和影響力處于全國第一梯隊(duì)，機(jī)構(gòu)和作品榮獲國家、省部級等各類獎項(xiàng)50余個。憑借在數(shù)字文化和經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展的貢獻(xiàn)，獲評“2025·全國成長性文化企業(yè)30強(qiáng)”“重慶經(jīng)濟(jì)改革創(chuàng)新案例”等殊榮。在以抖音、快手、小紅書等為代表的主流新媒體平臺，麥芽傳媒為包括世界500強(qiáng)、中國500強(qiáng)企業(yè)等在內(nèi)的上萬家企事業(yè)單位提供優(yōu)質(zhì)的數(shù)字營銷服務(wù)，累計(jì)曝光量超千億，在內(nèi)容創(chuàng)作、新型消費(fèi)、數(shù)字營銷、文化產(chǎn)業(yè)賦能發(fā)展上擁有較強(qiáng)優(yōu)勢。推出多部叫好又叫座的現(xiàn)象級微短劇作品，持續(xù)傳遞正向價值，成為觀眾喜愛度排名前三的微短劇制作機(jī)構(gòu)?；趦?yōu)秀內(nèi)容創(chuàng)作和全球發(fā)行能力，公司成功打造"麥萌短劇"（國內(nèi)版）和"NetShort"（海外版）兩大自有平臺。其中，"NetShort"下載量和市場表現(xiàn)居于海外短劇APP前五，保持較好發(fā)展態(tài)勢。依托MCN及微短劇內(nèi)容創(chuàng)作優(yōu)勢，麥芽傳媒持續(xù)打造現(xiàn)象級傳播案例，微短劇賦能重點(diǎn)城市和文旅景點(diǎn)曝光超100億，以網(wǎng)絡(luò)視聽+為經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展賦能增效。同時深入推進(jìn)“文化出?！?、講好中國故事，推動中華文化更好地走向世界。
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