岗位职责
- 参与快手主APP评论区排序与生态优化，快手PAD版、TV版、AI推荐等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；
- 通过超大规模机器学习模型和系统，优化召回、粗排、精排、重排模块中的策略算法和模型；
- 探索Listwise Rerank、强化学习、元学习、因果推断、迁移学习、知识蒸馏、图模型等前沿技术的落地；
- 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、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。 如果你还满足以下要求，我们会优先考虑：
- 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；
- 有实际线上的高并发架构开发和调优的经验；
- 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。
