岗位职责
- 负责快手主APP、极速版等核心应用中关注页的推荐优化，提升时长、留存等指标；
- 跟踪业界深度学习/强化学习/迁移学习等领域进展，灵活应用于业务中取得实际收益；
- 基于超大规模机器学习模型，应用先进的检索和排序技术，持续提升关注页推荐质量；
- 改进重排混排等算法，设计合理策略，优化关注页流量分发，提升用户满意度和平台价值；
- 深入理解用户，构建健康活跃的社区生态，维护和增强生产者和消费者之间的社交关系。
职位要求
- 熟练使用C++或Java进行开发，熟悉多种编程语言有额外加分；
- 优秀的编码能力和良好的编程风格，扎实的数据结构和算法功底；
- 熟悉机器学习、数据挖掘、分布式系统等领域知识，有推荐算法相关的工作经验；
- 目标导向，数据驱动，具有较强的动手实践能力和开阔的技术视野；
- 良好的逻辑思维能力，善于沟通和思考，责任心强，具有很好的团队协作能力。 加分项
- 有强化学习、图神经网络、大规模机器学习等领域的研究和实践经验；
- 机器学习竞赛成绩优异者，如Kaggle/KDD Cup等； 或有ACM/NOI获奖经历；
- 在SIGKDD、NIPS、ICML、ICLR、SIGIR、RECSYS等国际会议有论文发表记录。
