快手高级数据挖掘工程师
任职要求
1、硕士及以上学历，三年以上工作经验，拥有扎实的数学和数据挖掘基础，以及坚实的机器学习理论知识； 2、熟练掌握至少一种编程语言，如Java/C++/Scala/Python，了解Linux系统及常…
工作职责
利用快手平台海量用户的静态和动态数据，运用机器学习、数据挖掘等技术，对用户进行标签识别、人群挖掘、兴趣挖掘、表征学习等等。具体职责包括： 1、通过对用户全域数据的挖掘和分析，进行用户建模，实现对用户各属性的精准刻画； 2、负责追踪业界先进算法的研发和优化，以提高画像模型的效果和效率； 3、设计和建模用户认知标签，如兴趣、意愿等，参与相关业务效果的优化； 4、分析和研究数据与实际业务需求，针对具体业务场景，挖掘各类人群标签。
1、公司全场景智能搜索业务，通过搜索算法/技术，提升用户体验核心指标； 2、负责Query引导模式挖掘，通过前沿的NLP,NLG等算法手段，深挖用户Query表达交互规律； 3、结合业务需求，对供给的信息和服务进行画像刻画建立高效索引，提升召回和排序效果; 4、跟踪终端A领域相关推荐或者机器学习算法发展趋势，对前沿技术结合产品业务进行实验及落地。
1、负责海外广告外投的RTA算法建设、DPA动态选品，挖掘投放热词和优化站内落地页承接； 2、深入业务，基于业务理解来主导建模成本分配机制，持续迭代和改进； 3、预测用户LTV价值，配合运营策略对不同人群进行差异化投放； 4、跟踪同行广告领域的技术趋势，了解竞品产品和技术动态，能催化团队技术进步。
1.负责美团-团购频道的搜/推算法策略迭代，优化用户搜推体验，提升频道转化率； 2.应用大规模机器学习算法，优化查询理解、相关性、召回、粗排、精排、重排等算法模块； 3.深入思考产品业务价值，参与制定及落实团队在技术、业务等多维度演进方案； 4.与前后端工程、产品、数据等团队密切合作，实现高质量的产品和解决方案。
1 负责搜索/推荐召回相关的算法设计、场景技术方案规划，实现方案在业务系统中的落地。算法包含但不限于：向量检索技术、基于树、图、量化、聚类等的各类检索方案、图神经网络、深度表示学习、对比学习、样本增强、集成学习、learning to rank、多任务学习、强化学习、迁移学习、模拟器等。 2 分析海量用户行为序列，深度理解和表示用户长短时兴趣，精准召回商品，提升平台效率和用户体验。 3 熟悉常用的向量检索技术，能够根据业务特点设计和优化索引类型。 4 负责召回多通道融合和各级漏斗方案的设计和优化，以及粗排CTR/CVR/LTR模型的设计和优化。 5 具有较强的业务敏感性，能够自主分析数据发现问题，结合业务实际情况提出有创新性的解决方案，并落地带来业务收益。 6 追踪召回算法前沿技术，能够结合拼多多的业务特点，设计出实际可用的召回前沿技术落地方案，并拿到业务收益。