快手【留用实习】广告大模型算法工程师

1、负责大模型在广告应用场景落地的相关工作；结合大模型的生成理解能力，将大模型prompts调优、RAG应用、大模型对齐微调、RLHF等技术在广告核心业务场景落地，提高广告模型的匹配效率，推动业务高速发展； 2、负责多模态技术在广告应用场景落地的相关工作；结合多模态表征学习、diffusion等生成式建模方法，提高广告模型的跨域理解能力； 3、跟踪AI行业及大模型技术发展，结合业界前沿技术和业务需求，不断推进广告算法设计升级； 4、了解业务，与公司各技术团队密切配合，能与产品、运营等角色高效沟通需求和目标，发挥自己的主观能动性，设计技术解决方案，培养自己的良好的业务sense和综合素质。

1、负责研发快手的机器学习平台，作为公司级的平台，支撑了包括推荐、广告、搜索等核心业务的算法迭代； 2、通过自研大数据引擎，构建特征工程领域的高性能计算存储框架和统一开发平台，支持算法团队的研发效率； 3、重点研究海量数据的存储与传输格式，分布式计算框架，算法DSL语言，TaskFlow 等技术，不断优化模型工程的系统效率。

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、参与机器学习、深度学习领域的技术研发工作，包括但不限于深度模型设计与优化、强化学习、迁移学习、图神经网络等的算法和系统研发等； 3、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； 4、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，优化快手短视频推荐效果； 5、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； 6、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； 7、参与全域流量博弈的机制设计，协助拓展业务边界； 8、参与前沿问题探索与研究，结合实际应用场景，提供全面的技术解决方案。

1、广告算法策略包含深度学习、强化学习、大数据、数据挖掘、并行优化、策略机制等多个方向； 2、负责机器学习的算法和模型开发，包括：DNN、超参数优化、学习和优化方法等； 3、负责海量数据的分析和挖掘工作，构建用户画像模型，提升CTR、CVR； 4、对机器学习尤其是深度学习前沿问题进行探索与研究； 5、对推荐系统、自然语言处理、图像处理等领域提供模型支持。