稀土掘金算法工程师（搜索推荐方向）
职位描述
掘金社区研发团队，专注于构建业界领先的技术内容搜索和个性化推荐系统。我们致力于：
1. 打造智能的技术内容理解和匹配系统，提升内容分发效率
2. 构建用户兴趣画像和内容特征模型，实现精准的个性化推荐
3. 优化搜索召回和排序算法，提升技术文章的搜索准确度和时效性
4. 探索前沿的 NLP/推荐算法在技术社区场景的创新应用

职位要求
1. 扎实的计算机基础和算法功底，精通数据结构、常用算法；
2. 熟悉主流机器学习算法和深度学习框架（如 PyTorch/TensorFlow），具备 NLP/推荐系统相关算法实践经验；
3. 对搜索引擎核心技术（如召回、排序、查询理解等）有深入理解，熟悉 Elasticsearch 等相关技术；
4. 具备优秀的数据分析能力，能够通过数据挖掘发现问题并提出解决方案；
5. 良好的工程实践能力，熟悉 Python/Java 等编程语言，有大规模机器学习系统开发经验优先；
6. 3年左右相关工作经验，有技术社区或内容平台算法开发经验者优先。
简历投递HR 直达：xuhuan.1503@bytedance.com

我比较好奇我现在在求职市场大概啥位置

985本科非科班，23届毕业，职场三年了，以前端为主，后端在慢慢接手写
- 古法技术上：上班用 vue ，下班用 react，反正大部分业务都能写，无所谓，不过硬是要我做偏向，现在是 vite-plus + typescript + react + tailwindcss + shadcn/ui + ai-elements + 一堆 agent skills，tanstack 的那一套 kit 选择性用一些
- mcp/a2a/skills/rag/evaluation/memory 都有所接触，实际业务也是做相关的
- ai coding: cursor / codex / claude code 都比较熟悉（已经习惯多个项目同时开多个 git worktree 并行开发了，就是电脑会有点扛不住，而且 session 太多了的话还是有时候会看不过来）
- ai explore：业务之外自己也玩过很多的东西
- langchain（之前文档很丑的，正式 1.0 发布后文档好看多了）
- vercel ai sdk （看着这个一步步起来的）
- mastra (其实做的挺好，但是封装的越多感觉越不好拓展和针对性优化)
- cursor pro 套餐 （去年开了一年，不过实际 20刀 一个月基本撑不起深度使用的，一个周末两天包干完的，不打算续费了）
- 字节 百炼 coding plan （这个速度是真的慢啊，避雷）
- minimaxi token plan (刚开一周，暂时还算能用，虽然没有那么屌)

注：还没被裁，就问问，以防万一

招前端，有人来不。base 北京，医疗 社招/校招的本科都可以，简历直接私信发我就行