岗位职责
- 参与新回用户的短视频推荐优化，提升用户时长、留存率、大盘 DAU等核心指标；
- 参与机器学习、深度学习领域的技术研发工作，包括但不限于神经元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；
- 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；
- 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；
- 参与前沿问题的探索与研究，结合实际应用场景，提供全面的技术解决方案。
职位要求
- 计算机、物理学、数学或统计学相关专业硕士及以上学历；
- 熟悉Linux，C++，Java和Python，优秀的编码与代码控制能力, 扎实的数据结构和算法功底；
- 熟悉大规模数据挖掘、机器学习、分布式计算，具备实际工作经验；
- 善于阅读文献，快速学习 ，具备优秀的分析和解决问题的能力，良好的沟通协作能力。 加分项：
- 有低活优化、用户冷启优化经验优先；
- 有推荐系统、机器学习、信息检索、自然语言理解、计算广告学及算法博弈论相关领域研究及实践经验；
- 在SIGKDD、ICML、NIPS、WSDM、WWW、ACL、RECSYS等相关国际顶级会议上有文献发表；
- 有ACM / Topcoder Algorithm 或类似算法竞赛经历者优先。
