快手【留用实习】搜索算法工程师

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、参与综合短视频，直播，电商，本地，社交和多语言等搜索业务，用大规模机器学习，强化学习，多模态预训练等技术提升搜索质量，用户留存和点击率等核心业务指标； 2、负责搜索query 意图分类，query 表征，query推荐，视频内容理解&多模态表征，多模态语义召回和相关性等搜索核心技术，提升搜索用户渗透率和相关性； 3、负责搜索用户行为分析，语义和行为混合检索，多序列&多任务粗排，精排，重排等搜索排序技术，提升搜索质量和内容消费指标； 4、负责搜索生态和机制，参与搜索混排，多目标优化，异构内容混排，短期和长期目标平衡，冷启动等搜索等机制和算法。

1、打造最适合短视频、直播、搜索推荐、电商、创作者玩法的多模态大模型，为快手的各项业务提供基座模型技术支持。多模态技术是通向AGI的重要方法和里程碑，期待和更多对多模态技术感兴趣的同学一起打造真正带来价值的模型算法技术； 2、深度探索多模态大模型的多阶段预训练、监督微调和RLHF等技术，打造业界第一梯队的多模态大模型，赶超GPT-4o、Gemini Pro等闭源模型的实际使用效果； 3、图片、语音、音频和视频多种模态信号的高效处理方式探索，提供对各类信号最精准的理解能力； 4、混合专家、蒸馏剪枝等兼顾模型性能和效果的技术探索。