快手推荐模型算法工程师
任职要求
1、硕士及以上学历，人工智能、计算机、数学等相关专业； 2、具备扎实的编码功底，能够熟练使用Python，Java，C++中的一种，有较强的工程实现能力； 3、扎实的分析能力，能熟练使用SQL，Jupyter，Spark进行数据分析； 4、熟悉机器学习模型，有大规模实时模型开发、迭代经验，如Wide and Deep,DCN,deepFM,Transformer,SIM等模型技术； 5、热爱技术，勇于实践新技术与新想法；用于探索技术领域，并持续迭代拿到线上效果。 加分项： 1、有推荐系统召回、排序，在线广告，搜索引擎，自然语言，计算机视觉等相关领域经验者优先； 2、在SIGKDD、ICML、NIPS、WSDM、WWW、ACL、RECSYS等相关国际顶级会议上有文献发表； 3、有ACM/Topcoder Algorithm或类似算法竞赛经历者优先。 *本岗位（北京）简历稀缺。
工作职责
1、参与业内最前沿的排序模型的迭代工作，通过优化模型精度提升用户体验； 2、分析、理解用户数据和业务场景，设计适合业务发展的推荐算法和机器学习模型； 3、迭代业内最前沿的推荐算法，并落地到快手最大的消费场景中。
1. 负责模型算法的设计与开发，深入挖掘业务需求，推动算法在零售平台的应用，提升智能化服务水平； 2. 针对业务痛点，进行算法优化和模型调优，保证算法的准确性和运行效率，提升用户体验； 3. 关注人工智能领域的技术发展趋势，探索先进技术在业务场景中的应用，促进业务流程的持续优化与创新； 4. 与团队紧密配合，跨部门协作，确保项目按时推进，达成既定业务目标； 5. 对外发布职位名：模型算法工程师岗，负责关键岗位的技术攻坚，为业务发展提供有力支持。
1、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； 2、分析海量用户行为数据和视频数据，增加有效的特征，挖掘用户兴趣，优化排序机制； 3、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； 4、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。
团队介绍：我们是支持抖音集团广告业务算法技术中台团队Ads Core，致力于研发全球领先的在线广告优化算法，营造健康、互惠的广告生态，持续提升用户和客户体验，引领并推动行业算法的变革与创新。我们承担了抖音集团产品广告变现业务的基础算法策略和机制的改进与研究，涵盖抖音、今日头条、番茄小说等场景的商业化技术的支撑。 课题介绍： 广告推荐算法是互联网商业变现的核心驱动力，我们希望借鉴生成式AI的成功思路，探索在广告推荐算法和架构上的颠覆性创新，解锁更大的算法效果提升空间。重点探索以下方向：1）基于类Transformer结构的生成式推荐大模型技术，验证广告推荐场景的Scaling Law，探索面向大模型的特征工程以及算法建模范式；2）算法和工程协同设计与优化，提升海量数据、超大参数背景下的训练与推理效率 ；3）语言/多模态模型和推荐模型的结合； 职位描述： 1、负责商业化场景推荐大模型的算法优化，引入生成式AI技术，优化算法建模方法、模型结构、特征和样本等，提升广告变现效率； 2、验证推荐大模型的scaling law，应对大模型训练中的一切新挑战； 3、算法和工程高度融合、协同设计，极致优化推荐大模型的训练及推理效率。
团队介绍：我们是支持抖音集团广告业务算法技术中台团队Ads Core，致力于研发全球领先的在线广告优化算法，营造健康、互惠的广告生态，持续提升用户和客户体验，引领并推动行业算法的变革与创新。我们承担了抖音集团产品广告变现业务的基础算法策略和机制的改进与研究，涵盖抖音、今日头条、番茄小说等场景的商业化技术的支撑。 课题介绍： 广告推荐算法是互联网商业变现的核心驱动力，我们希望借鉴生成式AI的成功思路，探索在广告推荐算法和架构上的颠覆性创新，解锁更大的算法效果提升空间。重点探索以下方向： 1）基于类Transformer结构的生成式推荐大模型技术，验证广告推荐场景的Scaling Law，探索面向大模型的特征工程以及算法建模范式； 2）算法和工程协同设计与优化，提升海量数据、超大参数背景下的训练与推理效率； 3）语言/多模态模型和推荐模型的结合； 1、负责商业化场景推荐大模型的算法优化，引入生成式AI技术，优化算法建模方法、模型结构、特征和样本等，提升广告变现效率； 2、验证推荐大模型的Scaling Law，应对大模型训练中的一切新挑战； 3、算法和工程高度融合、协同设计，极致优化推荐大模型的训练及推理效率。