岗位职责
- 参与数亿级用户和作者规模的视频推荐系统优化，提升用户留存率、时长、vv和互动等核心指标，为用户和作者提供更好的匹配，实现用户、作者和平台的共赢；
- 参与超大规模机器学习、深度学习领域的技术研发工作，包括但不限于神经网络模型设计与优化、强化学习、迁移学习、主动学习等的算法和系统研发等；
- 针对海量用户行为数据，提供分布式的算法实现的解决方案，大幅提升算法计算规模和性能；
- 参与搭建推荐系统框架，提供高并发，大数据，高效可靠的线上服务；
- 和产品、运营团队合作，共同优化社区生态，提供给快手用户更好的推荐体验，满足用户对内容精准性、多样性、实效性、有用性等多维需求。
职位要求
- 优秀的编码与代码控制能力, 有扎实的数据结构和算法功底；
- 熟悉Linux开发环境，熟悉C++和Python语言；
- 熟悉tensorflow或pytorch；
- 熟悉业界机器学习算法、数据挖掘思想、大规模分布式计算中一项或多项；
- 具备大规模推荐场景实际工作经验者优先；
- 学习能力优秀，具有创造性思维和执行力，善于思考和运用新知识。
