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；
- 参与机器学习、深度学习领域的技术研发工作，包括但不限于神经网络模型设计与优化、强化学习、迁移学习、主动学习等的算法和系统研发等；
- 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；
- 针对海量用户行为数据，提供分布式的算法实现的解决方案，大幅提升算法计算规模和性能；
- 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
- 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；
- 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。 加分项：
- 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；
- 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。
