岗位职责
- 负责快手多个场景的社科-广告联合模型的优化，采用先进的多任务深度学习网络，提升广告变现效率；
- 跟进业界深度学习、迁移学习、强化学习等前沿技术, 将其在商业化多个场景中进行落地应用；
- 分析海量用户行为数据和视频数据，增加有效的特征，挖掘用户兴趣，优化排序机制；
- 通过重排混排等排序算法，优化自然结果和商业化结果的流量分配，在促进短视频生态的同时提升商业化能力。
职位要求
- 熟练使用C++、Java 中至少一种编程技术，熟练使用多种语言加分，例如Python，Scala等；
- 计算机相关专业，本科及以上学历，三年以上相关实际工作经验；
- 有推荐系统/广告系统/搜索引擎系统和技术相关经验；
- 至少熟练使用一种深度学习开源框架，如Caffe，Tensorflow，Pytorch等；
- 熟悉强化学习基本算法，使用过DQN，A3C, DDPG等算法加分；
- 在AAAI，ICML，NIPS，IJCAI等顶会上发表论文加分。
