岗位职责
- 参与快手亿级用户规模和千万级作者规模的短视频推荐，参与高潜作者/作品挖掘，优化互动率、时长、用户留存等核心指标，打造业界领先的内容分发系统；
- 挖掘作者发文意图和敏感度，深入理解视频内容的消费价值、社交价值、不可替代供给价值，通过流量分布结构优化，模型和机制的持续迭代，提高双边匹配效率；
- 负责深度学习模型、大模型的研发工作，包括但不限于：端到端生成式推荐（OneRec）架构优化、作者意图建模、多模态内容理解建模、多目标排序算法优化等；
- 跟踪业界推荐系统前沿研究（生成式推荐、多模态大模型、强化学习等），将前沿技术落地到快手生产推荐场景中，保持技术领先性，鼓励科研精神以及论文、期刊、专利的发表。
职位要求
- 硕士及以上学历，计算机、人工智能、数学相关专业；
- 有较强的工程实现能力，熟悉常用的深度学习算法模型，大模型基本原理，以及SFT和强化学习等大模型后训练技术，熟悉常用的大模型训练和推理框架；
- 善于利用前沿技术，结合深度业务理解，解决复杂的实际问题。 加分项：
- 有深度学习模型网络结构优化、大语言模型、多模态大模型的复杂项目落地经验；
- 在CV、NLP、多模态、机器学习、LLM等相关领域有顶级国际会议论文发表；
- 在ACM-ICPC/NOI/IOI编程竞赛或机器学习相关竞赛拿过奖项。
