快手广告算法工程师-【生活服务】
任职要求
1、计算机科学、数学、统计学等相关专业硕士及以上学历，精通c/c++java,python等至少一门编程语言； 2、有机器学习、数据挖掘、自然语言处理、推荐系统等相关研究经验或工作…
工作职责
生活服务业务是快手商业化增速最快的业务之一，包含线索和本地团购类型行业。一起来探索端到端生成式推荐OneLoc，Scaling Law，近场分发场景下的多模态表征，基于RL的长期价值最大化。 1、负责生服广告和自然内容推荐系统的核心精排模型算法持续迭代优化，提升业务的核心指标，帮助快手生服业务高速增长； 2、基于快手的海量用户和商家数据，探索使用机器学习、迁移学习、强化学习、LLM、diffusion、多模态技术、博弈论等前沿技术来解决快手生活服务业务所面临的多元异构数据的挑战，将前沿技术在生服业务上落地，推动业务高速发展； 3、通过数据分析挖掘业务潜在机会，面向流量投放侧和广告主优化侧进行算法设计和效果优化。
1、支持抖音生活服务业务，提升用户团购、餐饮、酒旅、休闲娱乐等生活服务领域的搜索体验，促进生态良性发展； 2、结合亿级用户搜索和推荐场景，应用大规模机器学习技术提升用户购物体验和转化效率； 3、负责生活服务搜索算法设计与技术实现，搜索全栈（Query分析、相关性、召回、粗排、精排、混排）的个性化行为建模，包括相关性计算、CTR预估、CVR预估、向量召回、价值混排等。
1、支持抖音生活服务业务，提升用户团购、餐饮、酒旅、休闲娱乐等生活服务领域的搜索体验，促进生态良性发展； 2、结合亿级用户搜索和推荐场景，应用大规模机器学习技术提升用户购物体验和转化效率； 3、负责生活服务搜索算法设计与技术实现，搜索全栈（Query分析、相关性、召回、粗排、精排、混排）的个性化行为建模，包括相关性计算、CTR预估、CVR预估、向量召回、价值混排等。
1、支持国际化视频生活服务业务，提升用户生服种草，酒旅、餐饮、休闲娱乐等生活服务领域的搜索体验，促进生态良性发展； 2、结合亿级用户搜索和推荐场景，应用机器学习技术提升用户购物体验和转化效率； 3、负责生活服务搜索算法设计与技术实现，搜索全栈（Query分析、相关性、召回、粗排、精排、混排）的个性化行为建模，包括相关性计算、CTR预估、CVR预估、向量召回、价值混排等。
生活服务业务是快手商业化增速最快的业务之一，包含线索和本地团购类型行业。一起来探索端到端生成式推荐OneLoc，Scaling Law，近场分发场景下的多模态表征，基于RL的长期价值最大化。 1、负责生服广告和自然内容推荐系统的核心精排模型算法持续迭代优化，提升业务的核心指标，帮助快手生服业务高速增长； 2、基于快手的海量用户和商家数据，探索使用机器学习、迁移学习、强化学习、LLM、diffusion、多模态技术、博弈论等前沿技术来解决快手生活服务业务所面临的多元异构数据的挑战，将前沿技术在生服业务上落地，推动业务高速发展； 3、通过数据分析挖掘业务潜在机会，面向流量投放侧和广告主优化侧进行算法设计和效果优化。