快手策略算法工程师
任职要求
1、本科及以上学历，计算机、通信、统计、数学、图像处理、多媒体等相关专业； 2、具备较强策略抽象和设计能力，能系统性的思考，制定解决方案，快速验证和优化上线； 3、在以下一个或多个算法领域上有深度的理解和实践经验：流媒体、图像压缩、CV/NLP、推荐/搜索/广告、机器学习、控制论； 4、积极乐观，责任心强，工作认真…
工作职责
1、负责直播相关算法策略设计与优化，涉及主站/电商/商业化/海外等多个核心业务； 2、负责精细化设计不同场景/人群的推流、转码和分发播放算法策略（ABR等），为用户提供端到端的个性化体验（画质与流畅）； 3、负责设计和迭代基于视频内容的自适应处理和编码算法模型（CAE等）； 4、与内外部团队合作，制定面向不同业务（主站/电商/商业化/海外等）的直播优化策略，并推动落地。
-参与百度APP、贴吧、好看等多产品线的个性化push核心策略的研发工作，为数亿用户提供卓越的个性化推荐体验 -负责业界领先推荐算法的调研和评估，通过超大规模深度学习、强化学习等技术对产品目标建模，并通过特征、模型优化等持续优化模型效果 -通过对数据的敏锐洞察，深入挖掘产品潜在价值和需求，通过技术创新推动产品成长 -在个性化推荐的场景下，将人工智能前沿技术与业务相结合，打造最懂用户的个性化推送系统
乘客与交易增长团队隶属于网约车平台公司-MPT-交易策略，团队业务目前涵盖乘客流量分发、乘客交易负向体验优化、乘客LTV预测及留存&增长等，并负责乘客推荐、预期沟通、分单干预等需求支持，协助业务完成目标，高质量交付需求结果。旨在建设流量分发、乘客推荐、预期沟通、分单干预的技术框架和能力沉淀，通过策略&算法的优化，提升乘客打车体验，保留存促增长。 1、负责网约车各环节最中心的交易策略设计，研究包括乘客表单推荐、等应答推荐算法优化，提高交易效率及平台用户体验 ； 2、搭建对于ltv预测、用户增长方向的建模，诊断交易问题并为策略、运营、产研团队提供可靠的技术支撑及机会挖掘，支撑业务高速发展； 3、通过机器学习、深度学习等技术栈，结合业务需求进行建模，解决线上实际问题。
【岗位职责】 1.参与网约车中安全分单方向的策略体系构建与优化：运用深度学习、小样本学习、多模态融合技术、数据挖掘等，参与搭建网约车安全方向的策略体系，在确保安全出行的同时提升司乘体验，助力业务快速发展。 2.负责网约车中安全分单算法的迭代：使用如生成对抗网络算法、异常检测算法、图神经网络算法等，完善现有安全算法模型；使用数据清洗和增强、特征工程等方法，提升现有模型的准召。
1、负责快手电商场景违规风险识别的策略开发及模型研究工作； 2、深入理解业务本质，运用各类分析方法对业务日志、用户行为数据进行分析与抽象，识别电商生态中的低质商家/带货主播及各类不良内容，解决内容风险问题； 3、推动建立面向各大数据应用场景的数据体系，包括但不限于指标体系/评价体系/标签体系，能快速发现及定位疑似风险的内容和行为； 4、完成各类策略实现，对策略效果进行准确评估并推动上线，并持续完善与优化。