杭州推荐算法
推荐算法是一种用于预测用户偏好和推荐物品的算法。它们可用于各种应用，如电子商务网站、社交媒体平台和音乐流媒体服务，以帮助用户发现他们可能感兴趣的内容。推荐算法使用各种技术，包括协同过滤、内容过滤和深度学习，以分析用户与物品之间的关系，并为用户生成个性化的推荐结果。这些算法需要大量的用户数据，以便更好地理解用户的兴趣和行为模式。推荐算法的目标是提供用户满意度高且符合其个人需求的推荐结果，从而促进用户参与和购买行为。在现代互联网时代，推荐算法已成为许多在线平台的重要组成部分。
薪酬概览
平均月薪
¥42000
中位数 ¥42500 ｜ 区间 ¥31400 - ¥52600
数据来源：谈职全网29份招聘数据；更新时间：2026年7月13日
月薪分布
82.8% 人群薪酬落在 >30k
三大影响薪酬的核心维度
影响薪资的核心维度1：工作年限
影响薪资的核心维度2：学历背景
市场需求
1月新增岗位
106
对比上月：岗位减少370
数据由各大平台公开数据统计分析而来，仅供参考。
岗位需求趋势
不同经验岗位需求情况
| 工作年限 | 月度新增职位数 | 职位占比数 |
|---|---|---|
| 应届 | 13 | 12.6% |
| 1-3年 | 4 | 3.9% |
| 3-5年 | 48 | 46.6% |
| 5-10年 | 8 | 7.8% |
| 不限经验 | 30 | 29.1% |
热招职位
1. 计算机、数学或统计学相关专业硕士及以上学历；
2. 熟练掌握Java/C++/Python中至少一门语言，有扎实的数据结构和算法基础；
3. 熟悉常用的机器学习和深度学习算法，具备优秀的分析和解决问题的能力，良好的沟通协作能力；
4. 有机器学习、强化学习、信息检索、推荐系统、计算广告学及算法博弈论相关领域研究和实践经验，在以上领域的国际会议或者期刊上发表过论文者更佳；
5. 有生成式搜索推荐或者搜推Agent算法等经验背景的同学更佳；
1. 负责视觉生成大模型 Post-Training 核心算法研发，包括 RL、蒸馏、reward model等，持续提升生成结果的质量与多样性
2. 跟踪视觉生成领域的最新学术进展和行业动态，鼓励发表高水平论文和开源成果，提升团队算法影响力
3. 参与高质量训练数据的构建与合成，包括但不限于数据清洗、标注与评估体系搭建等
4. 探索多模态理解与生成统一架构，探索视觉感知与生成能力的协同演进，推动文本、图像、视频等多模态信息的联合建模
1. 计算机、数学、统计学或人工智能相关专业硕士及以上学历；
2. 具备 1 年以上机器学习/深度学习研发经验，有搜索、推荐、广告或运筹优化背景者优先；有 LLM 相关实践经验（如微调、推理优化、检索增强）者尤为欢迎；
3. 扎实的编程功底，精通 Python/C++/Java 至少一种，熟悉 TensorFlow、PyTorch 或 HuggingFace 生态；
4. 对数据高度敏感，具备优秀的逻辑思维能力，能独立定义问题并设计解决方案；
5. 具备良好的沟通协作能力，快速学习、严谨务实、抗压能力强，保持对技术的热情与好奇心；
6. 在 KDD、SIGIR、WWW、CIKM、ICML、NeurIPS、ACL 等顶级会议或期刊发表过论文者优先。
智能算法产品事业部-算法工程师-AIGC多模态方向-AI原生-视觉智能
【必备项】
1. 深入理解AIGC核心技术原理，涵盖扩散模型（Stable Diffusion、Flux、Qwen等）、自回归生成及多模态理解等方向，具备图像/视频生成、编辑或多模态相关项目的完整落地经验；
2. 工程实现能力扎实，熟练掌握Python/C++至少一门语言，熟悉PyTorch等主流深度学习框架，具备从算法原型到生产部署的全流程开发能力；
3. 对生成式AI保持高度热情与敏锐的技术洞察力，具备独立复现前沿论文并将研究成果快速转化为业务落地的能力；
4. 具备良好的沟通协作与知识分享意识，能与产品、工程等跨职能团队高效对齐目标、协同推进项目。
【加分项】
1.在CVPR、ICCV、ECCV、NeurIPS等学术会议发表论文，或在相关竞赛中取得优异成绩；
2. 具备计算机图形学、物理仿真、3D生成或大模型/Agent开发经验者优先考虑。
1688-3D AIGC 算法工程师 / 专家 (3D 纹理与色彩生成方向)-杭州
1、希望背景： 计算机视觉、图形学、人工智能或相关专业硕士及以上学历。
2、专业基础： 精通深度学习框架（PyTorch/TensorFlow），对 Diffusion Model、GAN、NeRF、3D Gaussian Splatting 等生成式 AI 模型有深入理解；具备扎实的计算机图形学基础，熟悉纹理映射、UV 展开、光照渲染原理及 3D 打印工艺流程。
3、项目经验： 有 3D AIGC、纹理合成、图像修复（Inpainting）或多视角几何重建相关项目经验；熟悉体素化数据处理或隐式神经表示（Implicit Neural Representations）者优先；有光照估计、高光/阴影去除或反渲染（Inverse Rendering）相关研究经历者优先。
4、编程能力： 熟练掌握 Python/C++，以及 libigl/CGAL/meshlib 至少一种 C++ 几何算法库；具备良好的代码规范和工程落地能力，能处理大规模 3D 数据（如百万级面片模型）。
加分项： 在 CVPR, ICCV, ECCV, SIGGRAPH, NeurIPS 等顶级会议发表过 3D 生成或纹理相关论文者；有开源 3D 生成项目贡献或 GitHub 高星项目作者；熟悉 3D 打印切片软件底层逻辑或有相关行业落地经验。
1. 硕士及以上学历，计算机、人工智能、软件工程、数学、统计学等相关专业优先；
2. 具备扎实的软件工程与机器学习基础，熟悉 Python/JAVA 等至少一门主流编程语言；
3. 熟悉 SFT、DPO、GRPO、RLHF 等主流后训练方法，能够结合业务场景说明不同方法的适用边界；
4. 熟练应用 LoRA、QLoRA、分布式训练、混合精度、Checkpoint 管理等训练工程方法，具备训练任务执行与实验分析经验；
5. 具备训练数据构建能力，能够完成指令数据、偏好数据、拒答数据或评测回流数据的整理、清洗、标注与质量控制；
6. 具备较强的业务理解能力、逻辑分析能力和跨团队协作能力，能够持续推动模型效果优化与业务落地。
加分项：具备垂直业务场景大模型后训练、评测与持续优化的完整实践经验，能够围绕业务目标形成训练-评测-迭代闭环。
1、 研发面向仿真的3D生成与重建算法，覆盖单体资产（关节体、可形变物体等）到场景级环境，产出几何合法、物理参数完备、可直接导入物理引擎的高质量3D模型与可交互仿真场景；打通从真实采集数据到可编辑仿真场景的链路；
2、 研发面向仿真训练的高通量渲染管线，包括但不限于3DGS批量渲染优化、物理引擎与渲染的耦合更新机制、以及多环境并行渲染架构，支撑大规模视觉强化学习的实时视觉观测需求；
3、 探索Agentic场景生成等前沿方向，利用驱动场景的自动化构建与迭代；
4、 优化研究Sim2Real闭环相关技术：域随机化、Real-to-Sim重建、合成演示数据生成等，提升具身策略在真实环境中的泛化能力。
1. 计算机、数学或统计学相关专业硕士及以上学历；
2. 熟练掌握Java/C++/Python中至少一门语言，有扎实的数据结构和算法基础；
3. 有LLM算法优化经验，在智能客服、对话系统、知识增强（RAG）、AI Agent等领域有落地经验更优；
4. 具备优秀的分析问题和解决问题的能力、良好的沟通协作能力。
1. 计算机视觉、人工智能、图形学等相关专业硕士及以上学历，2年以上业务研发经验；
2. 熟练运用PyTorch深度学习框架，具备扎实的生成模型开发与调优能力，熟悉Stable Diffusion、ControlNet等2D AIGC技术栈；
3. 了解SFT、DPO、RLHF等对齐训练方法，有实际微调或偏好优化项目经验；
4. 对3D打印、工业制造有浓厚兴趣，具备强大的自驱力和快速学习能力，敢于挑战技术难题。
【加分项】 具备多模态理解基础，能处理文本-图像联合建模任务，有领域知识注入或多模态指令微调经验者优先；
【加分项】 有3D打印、工业制造、产品设计或创意内容生成（如潮玩、文玩、IP衍生品）相关经验者优先；
1. 计算机、人工智能、机器学习或相关专业本科及以上学历（硕士优先），具备 1–5 年工作经验；
2. 熟练掌握 Python，熟悉 PyTorch 或 TensorFlow 框架，理解 Transformer 架构与大语言模型基本原理；
3. 具备大模型后训练实践经验，熟悉 Prompt Tuning、LoRA、RLHF、RAG 等主流方法，能独立完成小规模实验与调优。
加分项：
1. 有智能体（Agent）实际落地经验，熟悉 LangChain、LlamaIndex、AutoGPT 等框架；
2. 了解多模态内容理解、模型压缩或推理加速技术；
3. 有真实业务场景中的大模型应用案例，或在开源社区有贡献。
1. 计算机、人工智能、电子信息、数学等相关专业硕士及以上学历，博士优先；1年以上相关工作经验。
2. 具备扎实的机器学习/深度学习理论基础，持续跟进学术界及业界召回，排序，NLP等领域的算法模型；
3.代码能力扎实，精通Python/Java/C++中至少一门语言，熟练使用PyTorch/TensorFlow等至少一种深度学习框架。
4.具备优秀的数据分析、问题解决能力和良好的团队协作精神，有大规模机器学习/个性化推荐/广告/信息检索/自然语言处理相关领域工作经验；
加分项：
1. 在电商搜索、广告、推荐等相关领域有实际工作经验，深刻理解业务。
2. 有Agentic AI、运筹优化、因果推断、反事实预估等技术方向有深入的理解和相关项目实践经验。
3. 在CVPR, ICCV, NeurIPS, ICML, ICLR, ACL, SIGIR, KDD等顶级学术会议上发表过论文者优先。
4. 熟悉分布式计算平台（如Spark, Flink, MaxCompute等），有处理海量数据的经验。
5. 有开源社区贡献或在Kaggle等数据科学竞赛中取得优异成绩者优先。
1、具备优秀的编码能力，扎实的数据结构和算法功底;
2、熟悉大规模机器学习/深度学习算法；
3、具有如搜索/推荐/广告等相关领域经验，时刻关注业内前沿技术；
4、对技术有热情，兼具务实且创新的精神，热衷于在实际工作中发现问题、验证问题、不断提出自己的想法和技术方案；
5、有良好的沟通表达能力, 具有团队精神, 有良好的团队协同能力；
6、在顶会（SIGIR、SIGKDD、ICML、NIPS、WWW、AAAI、CIKM、ACL、RECSYS等）或期刊上发表过论文者优先
1. 本科及以上学历，3 年以上互联网商业分析、供给策略，价格分析，经营分析相关工作经验，具有良好的业务洞察力和数据分析能力；
2. 具备良好的SQL和数科分析能力，对AB实验，因果推断熟悉，有复杂实验设计经验的优先；
3. 理解商家商品的经营视角，能够洞察商业本质，挖掘机会点，并能够协调整合资源，推动各方拿到结果；
4. 具有强烈的学习意愿和工作热情，有较强的学习能力，沟通协调能力和执行力，有较好的自驱力。