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短视频推荐算法工程师-推送方向

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部门介绍

短视频推送算法团队负责整个短视频的站内、站外以及消息页的消息发送策略与算法,是带来活跃用户增长最大的团队之一。在每天,我们有数以千万计的用户通过推送消息打开短视频首页,并获取到他们感兴趣、有价值的内容,重拾对短视频的兴趣。而你的技术产出,将有机会直接触达数亿用户,创造巨大的价值。我们以打造世界领先的推送系统为目标,深耕最前沿的推送技术,为用户在最恰当的时机提供最合适的推送内容,也为短视频创造更坚实的用户基础与长期价值。 职位介绍:

  1. 优化推送发送时机策略与模型。基于Reinforcement Learning、深度时序模型等提升系统择时&择频的能力,提升用户体验与相关指标;
  2. 应用主流和前沿的机器学习模型,如DeepFM, Uplift model, Deep Retrival, DIN等,进行召回&粗排&精排模型优化,包括模型结构优化、特征工程以及模型性能优化等;
  3. 基于海量数据搭建业内领先的推送模型、策略和架构,建模用户兴趣,提升用户体验;
  4. 负责业务场景中的某个模块,如社交推送、直播推送、热点推送等,与产品、运营团队一起,对模块的未来发展进行规划和设计,制定推送&推荐策略的目标;
  5. 进行推送内容创意的优化,包括自动生成&选择最优的文案内容、图片等素材,自动文案审核等工作;
  6. 通过推送的方式助力业务增长,相关业务包括社交、直播、热点、UserGrowth等。独立负责业务场景中的某个模块,与产品、运营团队一起,对模块的未来发展进行规划和设计,制定推送&推荐策略的目标;
  7. 技术方向:发送时机策略与模型、内容召回,排序与聚合、内容创意增长,利用海量数据搭建业内领先的机器学习算法和架构,建模用户兴趣,提升用户体验。

岗位职责

招聘官网暂未提供完整岗位职责,请前往官网核实。

职位要求

  1. 具备优秀的编码能力,扎实的数据结构和算法功底;
  2. 优秀的分析问题和解决问题的能力,对解决具有挑战性问题充满激情;
  3. 对技术有热情,有良好的沟通表达能力和团队精神;
  4. 熟悉机器学习基础理论和常用模型算法,对推送&推荐系统、计算广告、搜索引擎等相关领域有经验者优先。

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