快手高级C++开发工程师【增长引擎架构】-算法引擎部
任职要求
1、计算机或相关专业本科以上学历,三年及以上C++开发经验; 2、对计算机体系结构、操作系统、计算机网络有深刻理解,熟悉常见开源分布式中间件、缓存、消息队列等; 3、具备大型分布式、高并发、高负载、高可用性系统设计和调优经验; 4、具备较强的团队沟通协作能力和项目风险管理能力,可以协调多团队按时完成项目交付; 5、具备较强的发现问题、抽象问题、解决问题的能力和业务sense。
工作职责
1、负责并参与快手用户增长部门推荐架构开发工作,支撑高并发系统的架构设计与升级; 2、参与大规模分布式训练、推理、召回等CPU、内存密集型服务优化工作,参与样本、特征工程能力建设; 3、参与增长推荐业务全链路服务建设工作,与算法紧密合作获得线上业务收益; 4、参与问题追踪、系统抽象重构、业务提效等复杂单点问题、系统化问题的解决与实现。
团队与角色介绍: 我们是国际数字商业集团(AIDC)智能引擎事业群下属的广告引擎团队,致力于构建下一代智能广告技术平台。本岗位将深度参与广告引擎核心系统研发,聚焦在线服务架构优化、算法工程化落地、高并发系统性能调优及稳定性保障体系建设,通过技术创新驱动广告业务增长。 岗位职责: 1. 智能广告引擎架构设计 ○ 主导AIDC广告引擎核心模块的技术架构设计与开发,构建高可用、低延迟的在线服务系统 ○ 推进算法工程化落地,设计与实现特征工程、模型训练、在线推理全链路优化方案 2. 大数据处理平台研发 ○ 开发支持千亿级数据处理的分布式计算框架,优化离线批处理与实时流式计算任务效率 ○ 构建高性能特征存储与计算系统,支持毫秒级实时特征抽取与复杂特征交叉计算 3. 系统工程优化 ○ 主导广告检索/排序/机制模块的性能调优,实现QPS与系统资源利用率的持续提升 ○ 设计多级容灾方案,建立全链路监控体系,保障99.99%+的系统可用性
1、召回、粗排、精排架构,与算法团队合作,设计并实现包括:ANN召回算法架构、GPU召回算法架构等,解决海量候选场景下的广告排序问题。支撑亿级广告候选排序、优化模型分发速度、提升在线的推理性能、探索业内最新算法的工程落地等,助力业务指标增长; 2、预估与策略平台与架构,设计和实现模型部署和资源调度平台,提升模型资源利用率;设计和实现通用的排序策略框架,通过DSL、图化架构、图编译优化、行列存储数据结构等技术,落地高性能、易使用的排序策略框架,提升排序系统的迭代效率和性能; 3、算力调度平台与架构,设计并实现广告投放系统的延迟、降级、限流、算力分配的自动化、一体化平台和架构,提升广告系统的变现效率和系统稳定性; 4、排序业务工程,基于广告业务特点,设计并实现排序业务架构,包括排序近线系统、LLM模型推理框架、AIGC创意生成框架等。
负责蚂蚁集团流量广告商业化变现技术工作,包括商业产品开发、百亿级流量广告投放引擎的设计和优化。业务增长空间大,成员大多来自国内外顶尖的高校及一线大厂,技术氛围浓厚。 1. 负责复杂商业产品系统的设计和开发,构建高性能、高可用的服务框架,承载多行业多业务场景的广告投放需求 2. 负责大规模高并发广告引擎的设计和开发,参与包括索引/召回/模型推理/动态算力/检索架构等核心能力的建设 3. 负责已有广告系统的平台化重构,以开放架构和平台化的方式支撑蚂蚁内各类广告业务
职位概述: 我们正在寻找一位以数据与增长为核心的UX设计师。您将深入参与电商及资讯平台的核心用户体验设计,通过数据洞察、假设驱动和A/B测试等科学方法,系统性提升关键用户指标(如转化率、留存率、参与度)。您将与产品、技术和数据团队紧密协作,不仅是设计的创造者,更是增长实验的核心驱动者之一。 核心职责: 1. 用户体验设计全流程负责: 负责平台Web端与移动端主要功能的用户旅程研究、流程设计、交互原型及高保真设计,并撰写清晰的设计说明文档。 2. 深度参与产品开发: 与技术团队紧密协作,参与产品需求讨论,从用户体验角度提出技术可行性建议,共同定义产品方案,并跟进开发、测试直至上线全流程,确保设计完美落地。 3. 数据驱动设计与迭代: o 深度数据分析: 与数据团队协作,分析用户行为数据、漏斗转化和热图等,精准定位用户体验瓶颈与增长机会。 o 假设驱动设计: 基于数据和用户洞察,形成清晰、可衡量的设计假设,并转化为具体的设计方案。 o 主导A/B测试实验: 独立负责从实验设计、原型开发、与技术团队对接埋点到结果分析的完整A/B测试流程,用数据验证设计价值,驱动产品决策。 4. 增长功能与体验设计: 专注于用户生命周期关键环节(如新用户引导、激活、变现、留存)的体验设计,提升核心业务指标。 5. 跨职能协作: 作为“设计-技术-产品-数据”的关键纽带,确保增长实验的快速落地与高质量上线,并对实验结果负责。 6. 用户体验研究: 结合定量数据与定性研究(如用户访谈、可用性测试),形成对用户需求的完整洞察,避免数据盲区。 7. 设计系统共建: 确保增长实验所带来的设计模式能够反哺并丰富我们的设计系统,保证体验的一致性与迭代效率。参与或主导平台级设计系统(Design System)的建设和维护,确保设计语言的一致性、可扩展性,并提升整个技术团队的开发效率。 8. 用户研究与洞察: 主动开展用户访谈、可用性测试等研究活动,深入理解用户需求、痛点及行为模式,并将研究结果转化为有价值的设计洞察和产品机会点。