【拼多多社招】

1、推荐算法工程师

岗位职责：

1、负责拼多多推荐算法研发，效果优化，保障相关推荐场景有良好的用户体验和持续的指标提升；

2、深入理解用户在拼多多的各类行为，构建用户和商品的画像体系；

3、通过对用户、商品、店铺在各粒度/各阶段上效率分析，挖掘算法驱动业务的增长点，并推动落地；

4、研究机器学习、自然语言理解、计算机视觉等领域的前沿算法，结合业务做算法改进和技术创新；

任职要求：

1、计算机相关专业，本科及以上学历，1年以上互联网行业经验；有电商算法背景优先；

2、熟悉机器学习领域常用算法和工具，有良好的建模思维。有大流量场景优化经验者优先；

3、熟悉大规模数据处理的常用方法，熟悉Hadoop/spark/strom等至少一种分布式系统；

4、熟悉Java/Python等编程语言及常用数据结构，具备良好的编程功底；

5、具备良好的学习能力和沟通能力，对算法驱动数据增长怀有热情；

6、有高水平论文发表，数据挖掘竞赛或ACM竞赛获奖者优先。

2、推荐算法专家

岗位职责：

1、负责拼多多推荐算法研发，效果优化，保障相关推荐场景有良好的用户体验和持续的指标提升；

2、深入理解用户在拼多多的各类行为，构建用户和商品的画像体系 ；

3、通过对用户、商品、店铺在各粒度/各阶段上效率分析，挖掘算法驱动业务的增长点，并推动落地；

4、研究机器学习、自然语言理解、计算机视觉等领域的前沿算法，结合业务做算法改进和技术创新。

任职要求：

1、计算机相关专业，本科及以上学历，3年以上互联网行业经验；

2、有大型搜索、广告、推荐系统的研发和优化经验；

3、熟悉机器学习领域常用算法和工具，有良好的建模思维；

4、具备良好的学习能力和沟通能力，对算法驱动数据增长怀有热情。

3、推荐引擎工程师

岗位职责：

1、负责拼多多推荐平台的研发，打造高性能、高可用、可扩展的架构，支撑业务快速发展；

2、负责海量用户和商品数据的存储架构研发，优化系统的稳定性、扩展性、性能；

3、负责线上高并发推荐引擎的研发，优化引擎的计算和存储性能；

4、负责实时数据的采集和计算，提高系统的时效性。

任职要求：

1、具备扎实的计算机理论基础和良好的编程功底；

2、熟悉Java/C++/Python等开发语言，熟悉Linux工作环境；

3、熟悉Redis/HBase/MongoDB/ElasticSearch/Spark/Flink等，具有任一框架优化经验者更佳；

4、具有底层基础库优化经验者优先，包括但不限于JVM、CPU/GPU、OpenBLAS/MKL等；

5、具有分布式机器学习算法开发经验者优先。

4、推荐引擎专家

岗位职责：

1、负责拼多多推荐平台的研发，打造高性能、高可用、可扩展的架构，支撑业务快速发展；

2、负责海量用户和商品数据的存储架构研发，优化系统的稳定性、扩展性、性能；

3、负责线上高并发推荐引擎的研发，优化引擎的计算和存储性能；

4、负责实时数据的采集和计算，提高系统的时效性。

任职要求：

1、计算机相关专业，本科及以上学历，3年以上互联网行业经验；

2、具备扎实的计算机理论基础和良好的编程功底，熟悉Java技术栈，具有高并发、微服务架构、多线程开发等研发经验，有独立系统架构能力；

3、熟悉Redis/HBase/MongoDB/ElasticSearch/Spark/Flink等，具有任一框架优化经验者更佳；

4、具有底层基础库优化经验者优先，包括但不限于JVM、CPU/GPU、OpenBLAS/MKL等；

5、具有分布式机器学习算法开发经验者优先。

5、推荐-向量检索专家

岗位职责：

1、负责拼多多海量用户和商品的向量检索业务，打造高性能的分布式实时向量检索系统；

2、负责向量检索引擎的召回率、内存占用、检索延迟等性能指标的优化；

3、支撑向量检索系统的落地，服务业务需求；

任职要求：

1、计算机相关专业，本科及以上学历，3年以上互联网行业经验；

2、具备扎实的计算机理论基础和良好的编程功底，熟悉Java/C++技术栈，具有高并发、微服务架构、多线程开发等研发经验，有独立系统架构能力；

3、熟悉Faiss/Annoy等，具有任一框架优化经验者更佳；

4、具有底层基础库优化经验者优先，包括但不限于JVM、CPU/GPU、OpenBLAS/MKL等；

加分项：

1、有电商行业经验优先；

2、有团队管理经验优先。

6、Java开发工程师（推荐引擎方向）

岗位职责：

1、负责拼多多推荐平台的研发，打造高性能、高可用、可扩展的架构，支撑业务快速发展；

2、负责海量用户和商品数据的存储架构研发，优化系统的稳定性、扩展性、性能；

3、负责线上高并发推荐引擎的研发，优化引擎的计算和存储性能；

任职要求：

1、具备扎实的计算机理论基础和良好的编程功底；

2、熟悉Java/C++/Python等开发语言，熟悉Linux工作环境；

3、熟悉Redis/HBase/MongoDB/ElasticSearch/Spark/Flink/Faiss/Annoy等，具有任一框架优化经验者更佳；

4、具有底层基础库优化经验者优先，包括但不限于JVM、CPU/GPU、OpenBLAS/MKL等；

5、具有分布式机器学习算法开发经验者优先。

7、C++开发工程师（推荐引擎方向）

岗位职责：

1、负责拼多多推荐平台的研发，打造高性能、高可用、可扩展的架构，支撑业务快速发展；

2、负责海量用户和商品数据的存储架构研发，优化系统的稳定性、扩展性、性能；

3、负责线上高并发推荐引擎的研发，优化引擎的计算和存储性能；

任职要求：

1、具备扎实的计算机理论基础和良好的编程功底；

2、熟悉Java/C++/Python等开发语言，熟悉Linux工作环境；

3、熟悉Redis/HBase/MongoDB/ElasticSearch/Spark/Flink/Faiss/Annoy等，具有任一框架优化经验者更佳；

4、具有底层基础库优化经验者优先，包括但不限于JVM、CPU/GPU、OpenBLAS/MKL等；

5、具有分布式机器学习算法开发经验者优先。

8、C++开发工程师（高性能计算方向）

岗位职责：

1、针对个性化推荐业务场景，设计⾼性能计算体系架构，满足业务的低延迟高吞吐计算需求；

2、负责深度学习模型的线上推理性能优化，支撑全场景各种复杂模型的在线推理业务需求；

3、负责设计高性能数据结构，支撑海量数据下各种复杂索引结构的低延迟查询；

任职要求：

1、熟悉C/C++语言，熟悉Linux/Unix开发环境；

2、丰富的并行编程开发经验，熟悉CUDA／OpenCL／OpenMP等；

3、丰富的数值计算编程经验，熟悉数学库OpenBLAS/MKL/Eigen等；

4、熟悉Tensorflow等分布式机器学习算法框架，熟悉TensorRT/TVM/XLA/MLIR等；

5、扎实的计算机体系架构基础，掌握Linux下性能剖析和优化工具，掌握编译器，微架构性能优化手段，有硬件虚拟化优化经验者优先；。

9、高性能计算专家（推荐引擎方向）

岗位职责：

1、针对个性化推荐业务场景，设计⾼性能计算体系架构，满足业务的低延迟高吞吐计算需求；

2、负责深度学习模型的线上推理性能优化，支撑全场景各种复杂模型的在线推理业务需求；

3、负责设计高性能数据结构，支撑海量数据下各种复杂索引结构的低延迟查询；

岗位要求

1、五年以上C/C++开发经验，熟悉Linux/Unix开发环境；

2、丰富的并行编程开发经验，熟悉CUDA／OpenCL／OpenMP等；

3、丰富的数值计算编程经验，熟悉数学库OpenBLAS/MKL/Eigen等；

4、熟悉Tensorflow等分布式机器学习算法框架，熟悉TensorRT/TVM/XLA/MLIR等；

5、扎实的计算机体系架构基础，掌握Linux下性能剖析和优化工具，掌握编译器，微架构性能优化手段，有硬件虚拟化优化经验者优先。

10、推荐-机器学习平台研发专家

职位标签：个性化推荐，机器学习，参数服务，分布式

岗位职责：

1、提供面向海量高维稀疏数据场景的工业级深度学习解决方案，服务于互联网最核心的业务场景；

2、方案包括但不限于千亿级参数服务、高性能模型推理、异构计算、基于容器的弹性调度、端模型优化、实时流计算等；

3、从功能、性能、可用性等方面，负责设计、实现、改进系统的各个模块，对平台进行深度优化，提升算法迭代效率；

4、负责线上服务运行状况和问题定位，并对使用方提供技术支持；

5、紧跟业界前沿，针对不断增长的业务需求和算法创新提供技术解决方案；

任职要求：

1、熟悉业界主流的深度学习框架(tensorflow/caffe/mxnet)；

2、精通C/C++或Java，熟悉Linux、多线程编程、网络通信、内存管理，具备扎实的算法和数据结构功底；

3、有ParameterServer研发经验者优先，有大规模分布式系统经验者优先；

4、有终端模型相关工作经验的优先；

5、有大型互联网研发背景或具备推荐/搜索/广告等领域经验者优先；

6、良好的分析问题、解决问题的能力；

7、具有高度责任心和主动性，良好的团队合作精神。

11、推荐-在线机器学习平台研发专家

职位标签：个性化推荐，机器学习, 实时计算, 深度学习，分布式

岗位描述：

我们致于研发国际领先的超大规模在线深度学习平台。目前我们已经研发了一套业界领先的、实时处理千亿样本百亿特征的超大规模在线深度学习平台解决方案。平台每天服务于拼多多的核心电商的推荐场景，每天实时处理PB级，以及超100K QPS的海量电商数据。平台解决从用户行为感知，到模型实时学习到用户购买意图，再到实时推送模型到推理引擎，并向用户推荐感兴趣商品的整个工程链路实时化。提供的是一套端到端秒级延迟的机器学习平台。我们期待在大数据，实时计算，以及机器学习等相关领域有经验的优秀人才加入我们。

任职要求：

1、需要你对大数据、机器学习、实时计算有狂热的兴趣，具有很强的自我学习能力，愿意与他人合作，并且乐于接受各种技术挑战，让技术能产生业务价值；

2、精通C++/Java/Python等语言，有扎实的编程基础、良好的编程风格和工作习惯；

3、熟悉Tensorflow内核，有CUDA及GPU上训练加速和性能优化经验；

4、熟悉Flink/Spark内核，有实时数据处理，以及准实时系统开发和性能调优经验；

5、能基于Yarn、Kubernetes等调度系统开发分布式系统；

6、熟悉Redis/HBase/MongoDB/ElasticSearch原理，有相关开源项目经验者优先考虑。

12、推荐数据分析师

岗位职责：

1、负责拼多多推荐业务的数据分析，建立完整的数据体系，形成业务分析报告；

2、建立推荐业务数据模型，总结常见维度和指标，实现推荐数据产品化；

3、通过深入分析全平台及推荐的业务体系，给出商业建议，并推动产品和技术落地；

任职要求：

1、有大数据并行处理经验，能熟练使用Hadoop/Hive分析海量数据；

2、极强的数据敏感性，有专业的分析报告撰写能力；

3、责任心强，能高效地和技术及业务团队沟通，能推动业务落地；

4、有电商行业经验优先。

13、推荐数据分析专家

岗位职责：

1、负责拼多多推荐业务的数据分析，深度参与电商核心业务环节，建立完整的数据体系，形成业务分析报告；

2、建立推荐业务数据模型，总结常见维度和指标，实现推荐数据产品化；

3、利用公司全方位海量数据，通过对用户、商品、店铺在各粒度/各阶段上效率分析，挖掘算法驱动业务的增长点，并推动落地；

4、通过深入分析全平台及推荐的业务体系，给出商业建议，并推动产品和技术落地；

任职要求：

1、数学、计算机、统计学等相关专业，有3年以上相关工作经验；

2、有丰富的大项目经验，有跨团队、部门的项目资源整合能力，能独立开展数据研究项目；

3、有大数据并行处理经验，能熟练使用Hadoop/Hive分析海量数据；

4、有极强的数据敏感性，具备数据结合业务的思维，有专业的分析报告撰写能力；

5、责任心强，能高效地和技术及业务团队沟通，能推动业务落地；

6、有电商行业经验优先。