百度推荐策略高级研发工程师（Push排序方向）（J85504）
任职要求
-精通机器学习、深度学习等算法，熟练掌握大规模数据处理技术、具备复杂业务场景下的AB实验设计与归因分析能力 -优秀的代码能力，有完整策略从0到1落地经验，熟悉分布式系统设计。 -加分项：在多模态推荐、用户长期兴趣建模等领域有实战经验
工作职责
-负责Push推荐系统的核心策略设计与优化，包括但不限于召回、排序、重排、机制等环节，提升推送内容的点击率、转化率及用户体验 -探索多目标学习（如CTR、时长、留存、GMV等多目标平衡）、实时个性化推荐、深度强化学习等前沿技术，提升推送效果 -针对Push场景特性，优化时效性内容分发、择时场景化分发、用户疲劳度控制等关键问题 -持续学习和调研先进技术和行业动态，关注竞品发展，以技术先进性驱动业务发展
1. 负责研发针对AI 硬件的性能画像模型，跟踪业界模型的发展和框架的发展，结合阿里云AI服务器提供场景化的性能预估和优化策略推荐。 2. 负责提供场景化的定制分析能力，分析大模型在不同服务器下的性能差异，快速的给出满足业务的性能优化配置策略，加速业务的部署。 3. 负责调优和Profiling工具的分析和应用，跟踪和分析硬件性能优化技术，快速的使能新AI服务器。 4. 与硬件设计和规划人员协同，结合历史性能数据，提炼性能影响的关键硬件特征和需求，为下一代AI基础设施的服务器设计提供输入。
1、支持互娱研发业务（包括并不限于抖音、直播、剪映、醒图等），结合推荐算法，提升产品转化效率，改善用户体验，探索更高效的体验模式，提升业务生态健康程度等； 2、参与优化模型和算法服务的计算性能，支撑高QPS的分布式算法应用； 3、参与亿级规模的短视频APP和直播的道具/特效/美颜/模板的个性化推荐算法的优化； 4、独立负责业务中的一个模块，与产品、工程研发团队深度合作，理解业务发展，制定推荐策略的目标； 5、调研业内领先的AI技术解决方案，结合实际应用场景进行创新应用试验和业务落地。
1、支持互娱研发业务（包括并不限于抖音、直播、剪映、醒图等），结合推荐算法，提升产品转化效率，改善用户体验，探索更高效的体验模式，提升业务生态健康程度等； 2、参与优化模型和算法服务的计算性能，支撑高QPS的分布式算法应用； 3、参与亿级规模的短视频APP和直播的道具/特效/美颜/模板的个性化推荐算法的优化； 4、独立负责业务中的一个模块，与产品、工程研发团队深度合作，理解业务发展，制定推荐策略的目标； 5、调研业内领先的AI技术解决方案，结合实际应用场景进行创新应用试验和业务落地。
1、参与快手搜索引擎研发工作，支撑视频、电商、直播、本地等多场景的搜索业务； 2、参与百亿级资源规模的搜索/推荐系统的架构设计，负责搜索在线策略引擎、特征服务、排序服务等方向的研发； 3、针对高并发高吞吐的大规模分布式系统，对核心策略引擎进行优化并应用新技术，提高系统的稳定性、性能、可拓展性。