快手增长算法工程师/专家 -【补贴/裂变方向】
任职要求
1、对技术有热情、勇于做技术突破，认同业务中技术驱动和算法驱动的价值； 2、计算机、数学、统计学或者人工智能等相关专业； 3、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； 4、熟悉大规模数据挖掘、机器学习、分布式计算、因果推断，具备实际工作经验； 5、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。 如果你还满足以下要求，我们会优先考虑： 1、有推荐系统、广告投放、计算广告学及算法博弈论相关领域研究及实践经验； 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。
工作职责
1、负责设计和优化算法提升裂变/补贴等增长场景的用户体验，驱动快手系DAU的持续增长； 2、负责亿级规模的算法模型优化和落地，包括但不限于因果推断模型、深度学习模型、迁移学习、强化学习等算法模型； 3、探索和研究最前沿的技术，结合增长业务、产出业界领先的技术解决方案； 4、探索算法在不同产品形态下的落地方案，提升产品的用户体验，驱动增长业务突破。
1、设计并迭代智能营销算法模型，提升电商场景下的补贴券ROI、关注率、核销率等； 2、通过召回、排序等推荐算法，设计针对性的多目标优化策略、运筹优化策略和推荐策略，提升电商新回及活跃买家； 3、负责电商业务各算法场景的技术攻关，参与机器学习、深度学习领域的核心研发工作，包括但不限于神经网络模型的设计与优化，营销uplift模型、归因模型等的算法和系统研发。
1、参与搭建得物营销增长算法引擎； 2、结合算法与营销场景，构建智能化营销策略，并不断优化增长、留存及ROI； 3、理解常规的营销产品玩法，能使用体系化的营销分析框架，从数据中发现机制和算法的不足，并解决问题； 4、研究前沿算法技术，并工程化落地，应用于营销增长。
团队介绍：增长智能是字节跳动用户增长中台的算法技术团队，通过智能算法技术帮助各业务优化增长效率，为业务的持续高速增长提供有力支撑。我们支持了包括抖音、今日头条、番茄小说、西瓜视频、电商等字节核心业务，围绕投放获客、激励补贴、跨端联动、SEO等增长手段，利用机器学习、因果推断、运筹优化、AIGC等算法技术，帮助业务高效达成拉新拉活、提收变现、业务渗透等增长目标。 团队主要工作包括： 1、投放增长：通过因果推断建模、用户长期价值预估等方法，结合个性化出价、实时流量优选等手段，实现对全网超过十亿用户的精准触达，帮助业务高质量地获取新用户、召回老用户，并且利用AIGC、多模态理解等技术实现自动化的素材生产，提升投放效率和效果； 2、激励增长：针对抖音极速版、头条极速版、番茄小说/畅听等激励类App，使用因果推断、运筹优化等技术，设计并优化各类激励任务的数值策略，提升激励效果，优化营销资金效率； 3、电商增长：负责中国区电商的个性化营销策略优化，通过因果推断、深度学习、迁移学习、多任务学习等技术提升个性化定价的准确性，落地应用因果推断、深度学习的前沿研究成果，为电商用户提供更精准的个性化补贴； 4、跨端联动：围绕字节跳动的App矩阵和流量池，结合推荐、内容生成、激励等手段，设计合理的跨端联动导量方案，在合适的时机将合适的用户引导到合适的App上，满足用户的不同需求，为字节系整体带来增长； 5、智能引擎：搭建智能增长算法高效落地的工程引擎，设计开发相关的工具和平台，支撑海量的数据流搭建、大规模的模型训练、高并发的在线预估、灵活的策略动调、精准的预算控制、可靠的资金安全保障等全链路各环节的高效运转； 团队由来自不同背景的优秀同学组成，不仅有具备深厚理论基础和丰富行业实践经验的老水手 (包括因果推断领域的统计学博士、来自国内外知名大厂的前员工、推荐/广告/搜索算法领域的大牛、长期深耕字节增长技术演进的专家等)，也有许多年轻高潜、成长迅速的superstar。团队技术氛围良好，既有充分的自由度进行前沿技术探索，又有大规模的业务场景进行落地验证，团队近年已有一些成果发表在KDD/ICML/AISTATS/JASA等顶会、期刊上。团队整体核心业务稳定，创新场景丰富，成长空间巨大，亟待更多优秀的同学加入做更多有挑战的事！
作为滴滴送货的核心算法团队，我们应用机器/深度学习、运筹优化、因果推断、强化学习等，致力构建高效科学的动态双边市场智能决策系统。团队业务目前涵盖分单、定价补贴、流量分发及用户增长等重要业务方向。 1、负责交易市场核心交易策略设计，研究分单机制、流量分发机制等，旨在持续提升交易市场效率及用户体验 2、负责定价补贴算法，确保最佳利益平衡，在经营约束下助力业务规模持续增长 3、建立复用性&可持续迭代的算法中台，沉淀关键模型，并推动技术栈升级