微信视频号-推荐后台开发工程师
Tencent
微信视频号-推荐后台开发工程师
Job Description
微信视频号-推荐后台开发工程师
📋 Job Overview
The position is for a backend development engineer focused on the recommendation system for WeChat Video Channels. The role involves developing and optimizing backend systems to provide accurate, efficient, and real-time samples for model training. Additionally, it includes designing architectures for large-scale sample processing and enhancing system performance and stability.
📍 Location: Shenzhen, China
🏢 Business Unit: WXG
📄 Full Description
2.支持视频号推荐及合作业务的超大规模样本处理，进行架构设计和通用性能优化，提升系统的稳定性和吞吐量；
3.深入研究训练样本的特征拼接、数据处理及数据传输链路，提高样本处理的实时性，降低资源消耗。
🎯 Key Responsibilities
- 主要负责微信视频号推荐样本相关后台的开发和优化，为模型训练提供正确、高效、实时的样本
- 支持视频号推荐及合作业务的超大规模样本处理，进行架构设计和通用性能优化，提升系统的稳定性和吞吐量
- 深入研究训练样本的特征拼接、数据处理及数据传输链路，提高样本处理的实时性，降低资源消耗
Locations
- Shenzhen, China
Salary
250,000 - 450,000 CNY / yearly
Source: ai estimated
* This is an estimated range based on market data and may vary based on experience and qualifications.
Responsibilities
- 主要负责微信视频号推荐样本相关后台的开发和优化，为模型训练提供正确、高效、实时的样本
- 支持视频号推荐及合作业务的超大规模样本处理，进行架构设计和通用性能优化，提升系统的稳定性和吞吐量
- 深入研究训练样本的特征拼接、数据处理及数据传输链路，提高样本处理的实时性，降低资源消耗
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The position is for a backend development engineer focused on the recommendation system for WeChat Video Channels. The role involves developing and optimizing backend systems to provide accurate, efficient, and real-time samples for model training. Additionally, it includes designing architectures for large-scale sample processing and enhancing system performance and stability.
📍 Location: Shenzhen, China
🏢 Business Unit: WXG
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2.支持视频号推荐及合作业务的超大规模样本处理，进行架构设计和通用性能优化，提升系统的稳定性和吞吐量；
3.深入研究训练样本的特征拼接、数据处理及数据传输链路，提高样本处理的实时性，降低资源消耗。
🎯 Key Responsibilities
- 主要负责微信视频号推荐样本相关后台的开发和优化，为模型训练提供正确、高效、实时的样本
- 支持视频号推荐及合作业务的超大规模样本处理，进行架构设计和通用性能优化，提升系统的稳定性和吞吐量
- 深入研究训练样本的特征拼接、数据处理及数据传输链路，提高样本处理的实时性，降低资源消耗
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- Shenzhen, China
Salary
250,000 - 450,000 CNY / yearly
Source: ai estimated
* This is an estimated range based on market data and may vary based on experience and qualifications.
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- 主要负责微信视频号推荐样本相关后台的开发和优化，为模型训练提供正确、高效、实时的样本
- 支持视频号推荐及合作业务的超大规模样本处理，进行架构设计和通用性能优化，提升系统的稳定性和吞吐量
- 深入研究训练样本的特征拼接、数据处理及数据传输链路，提高样本处理的实时性，降低资源消耗
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