快手算法策略工程师（电商方向）

推荐/搜索算法方向： 1、支持快速增长、大规模dau的得物电商业务的推荐/搜索算法工作。职责范围包括提升转化效率，改善购物体验，探索更高效的商业模式，提升内容生态健康程度等； 2、利用海量数据搭建业内领先的机器学习算法和架构，建模用户购物兴趣，提升用户体验； 3、应用先进的机器学习技术，解决各种在线/离线、大数据量/小数据量等不同场景中遇到的技术和业务挑战，包括多类型内容分发、新用户承接、新品冷启动等； 4、对电商生态中用户、商家的行为做深入的分析和理解，制定算法策略促进生态良性发展； 5、独立负责产业务场景中的一个模块，与产品、运营团队一起，对模块的未来发展进行规划和设计，制定推荐策略的目标。 图像算法方向： 1、研究包括但不限于目标检测、分割与分类方向； 2、结合实际应用场景，提供全面技术方案，包括但不限于模型训练、评估、部署； 3、挖掘发现公司潜在业务需求，推动业务落地。

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。

1、参与字节跳动直播变现业务的优化，服务亿级全球用户的直播体验； 2、采用前沿的机器学习算法模型，对海量用户行为和消费数据进行科学的建模，构建高性能/高可靠的架构服务，给用户在直播消费上带来极致体验； 3、深入参与产品/业务的讨论，充分分析和理解用户行为模式，为整体业务提供优化方向。

负责搭建和优化 SHEIN 平台账号风控策略与算法模型，包括但不限于账号安全、反作弊、欺诈检测、团伙挖掘等领域；利用机器学习、深度学习及相关数据分析技术，对用户行为和交易数据进行实时监控与分析，识别可疑行为和潜在风险；与业务、产品和风控团队紧密合作，定义并完善风控指标体系，持续跟进风险案例并制定对应策略；设计并实现高效、稳定的风控数据处理流程，包括数据清洗、特征工程、模型训练及线上预测部署；持续跟踪电商行业风险趋势及新技术发展，及时更新和升级风控算法与策略，提升整体防控能力。