岗位职责
- 负责快手电商推荐系统核心架构设计与开发，覆盖商品推荐、直播推荐、智能营销等多场景，服务上亿用户；
- 在 GMV 高速增长的业务背景下，以高质量的工程实现支撑推荐策略的快速迭代与上线；
- 保障电商各推荐场景全链路的稳定性与高可用，涵盖召回、粗排、精排、重排等核心阶段；
- 推进系统架构演进与重构，优化算法模块的可扩展性与部署效率，为策略团队提供灵活、低成本的实验环境；
- 参与性能瓶颈定位与系统调优，持续提升吞吐、延迟与资源利用率等关键指标。
职位要求
- 3-5 年推荐/搜索/广告系统开发经验，C++ 编码功底扎实，Python 熟练，代码风格规范、工程质量意识强；
- 熟悉常见数据结构与算法，具备服务端性能分析与调优的实操经验（profiling、火焰图、锁竞争分析等）；
- 熟悉 Linux 环境下高并发服务开发，了解多线程、异步编程、内存管理等底层机制；
- 具备清晰的逻辑思维，能将模糊的业务需求拆解为可落地的技术方案；
- 责任感强，学习驱动力足，能主动跟进业界进展并转化为工程实践。 加分项
- 电商业务后端或推荐系统经验，理解 GMV、转化率、客单价等核心业务指标及其与系统的关联；
- 有大规模分布式系统（万级 QPS / 百万级特征维度）的实际交付经验；
- 了解机器学习推理链路，有 TF / ONNX / Triton 等推理引擎集成或优化经验；
- 有模型推理优化、特征工程平台、AB 实验框架等相关模块开发经验。
