Opportunity Description
元宝搜索部-增长推荐算法工程师 北京 分享 渴望为世界带来新意的人，早已对描绘未来的“热词”不陌生——人工智能、机器学习、数据科学等等。腾讯始终在业界前沿不断探索，积极布局，并为优秀的你提供无限广阔的舞台。我们坚信科技的不断革新，最终能带来美好的、撼动人心的改变。 岗位职责 1.负责增长与推荐算法体系的设计与迭代，覆盖内容理解、召回、排序等核心链路，持续优化推荐效果与系统效率；
2.研究并落地业界前沿算法与大模型技术，包括但不限于大模型后训练（SFT / RLHF）、深度学习、强化学习等，并结合业务目标进行建模与优化；
3.通过对数据的敏锐洞察，深入挖掘产品潜在价值和需求，通过技术创新推动产品成长；
4.推动大模型 + 推荐系统的工程化落地，将前沿 AI 技术与真实业务场景深度结合，打造高个性化、强泛化能力的推荐系统。 岗位要求 1.扎实的编程基础，熟练使用 Python / C++，对数据结构、算法设计与系统性能有深入理解；
2.具备以下一个或多个方向的理论基础与实践经验：推荐系统 / 机器学习 / 深度学习 / 大模型训练与后训练（SFT / RL / RLHF）/ 自然语言处理；
3.熟悉常见的搜索与推荐算法（如召回、排序、重排等），具备从算法设计到线上落地的完整经验，能够独立推动模型在生产系统中的应用；
4.对数据敏感，具备良好的问题拆解与分析能力，能基于数据发现问题、验证假设并持续优化；
5.具备强烈的自驱力和学习能力，对前沿技术保持持续关注，愿意在复杂业务场景中通过技术创新创造长期价值。
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收藏 CSIG 点击了解更多BG信息 技术 两年以上工作经验 更新于年06月08日2.研究并落地业界前沿算法与大模型技术，包括但不限于大模型后训练（SFT / RLHF）、深度学习、强化学习等，并结合业务目标进行建模与优化；
3.通过对数据的敏锐洞察，深入挖掘产品潜在价值和需求，通过技术创新推动产品成长；
4.推动大模型 + 推荐系统的工程化落地，将前沿 AI 技术与真实业务场景深度结合，打造高个性化、强泛化能力的推荐系统。
2.具备以下一个或多个方向的理论基础与实践经验：推荐系统 / 机器学习 / 深度学习 / 大模型训练与后训练（SFT / RL / RLHF）/ 自然语言处理；
3.熟悉常见的搜索与推荐算法（如召回、排序、重排等），具备从算法设计到线上落地的完整经验，能够独立推动模型在生产系统中的应用；
4.对数据敏感，具备良好的问题拆解与分析能力，能基于数据发现问题、验证假设并持续优化；
5.具备强烈的自驱力和学习能力，对前沿技术保持持续关注，愿意在复杂业务场景中通过技术创新创造长期价值。