岗位职责
- 参与亿级用户规模的视频推荐优化，提升停留时长、点击率、留存率等核心指标；
- 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；
- 通过超大规模机器学习模型和系统，使用先进的检索和排序手段，优化社区生态，优化快手的推荐效果；
- 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。
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；
- 对推荐算法有深入研究，同时精通常见机器学习算法，如：逻辑回归、SVM、神经网络、决策树、贝叶斯等；
- 至少熟练使用一种深度学习开源框架，如Caffe，Tensorflow，Pytorch等；
- 在AAAI，ICML，NIPS，IJCAI等顶会上发表论文加分。
