快手支付增长算法工程师
任职要求
1、硕士及以上学历，计算机、数学或统计学相关专业； 2、熟悉Linux环境、C++和Python语言，良好的逻辑思维能力，优秀的编码能力，扎实的数据结构和算法功底； 3、具有深度学习、机器学…
工作职责
1、深入快手支付业务场景，参与支付用户增长、支付渠道推荐、流量分发、保险业务等场景的算法研发，提升快手支付业务用户增长和平台营收； 2、负责支付业务各算法场景的技术攻关，参与机器学习、深度学习领域的核心研发工作，包括但不限于神经网络模型的设计与优化，营销uplift模型、归因模型等的算法和系统研发； 3、针对快手平台海量用户行为和画像数据，结合支付业务约束和诉求，设计针对性的多目标优化策略、运筹优化策略和推荐策略，提升用户转化效率。
1、负责国际支付增长算法工作，对国际化电商/直播/商业化等核心交易场景的增长指标以及信贷等支付产品增长指标负责，将推/广/搜技术应用于用户增长中，通过优化流量、营销预算的利用率，提升用户体验与转化效率，为业务成长提供动力； 2. 负责研究突破用户增长中算法难题，包括大规模离散特征深度学习、归因模型、推荐策略、多目标优化策略、运筹优化策略等研究方向，为业务增长赋能； 3. 深度探索用户增长的数据、策略、算法，提升用户增长、转化的效率。
1、负责国际支付增长算法工作，对国际化电商/直播/商业化等核心交易场景的增长指标以及信贷等支付产品增长指标负责，将推/广/搜技术应用于用户增长中，通过优化流量、营销预算的利用率，提升用户体验与转化效率，为业务成长提供动力； 2. 负责研究突破用户增长中算法难题，包括大规模离散特征深度学习、归因模型、推荐策略、多目标优化策略、运筹优化策略等研究方向，为业务增长赋能； 3. 深度探索用户增长的数据、策略、算法，提升用户增长、转化的效率。
1、负责国际支付增长算法工作，对国际化电商/直播/商业化等核心交易场景的支付和金融产品的增长指标负责，通过个性化流量分配、个性化营销补贴，提升用户体验与转化效率，为业务成长提供动力； 2、负责研究突破用户增长中算法难题，包括深度学习、因果推断、运筹优化等研究方向，为业务增长赋能； 3、深度探索用户增长的数据、策略、算法，提升用户增长、转化的效率； 4、探索LLM相关技术在用户增长领域的应用，升级用户增长的范式。
1、围绕电商、生活服务、直播等业务线，进行资金的存量资产管理和流量调度决策，通过预测、决策算法能力，实现资金安全前提下的最优配置； 2、与产运研协同，以智能化的视角给出有资金领域特色的算法解决方案，深度参与到各类金融科技创新中； 3、针对具体业务目标建模优化，如资金流量预测、资金策略规划、流动性风险管理、支付流量在线调度等，并负责生产环境模型的发布运维保障和迭代； 4、调研和规划自己所负责领域的模型算法前沿SOTA技术，逐步沉淀算法能力，形成可持续发展的算法体系。