快手Java技术专家（用户产品方向）-【本地生活】
任职要求
1、5年以上Java开发经验，有扎实的计算机基础知识和编程功底； 2、精通多线程编程，熟悉JVM，熟悉常见的开源分布式中间件、缓存、消息队列等，熟悉MySQL，熟悉Linux下的DevOps； 3、熟悉面向对象设计，有较强的系统架构设计能力和模型抽象能力，具备所在行业比较深入的领域知识； 4、热爱技术，…
工作职责
1、负责和参与快手本地生活从用户流量入口到交易链路全流程系统研发，重点关注强LBS属性业务场景研发工作，以及联动多角色策略控制&保障&赋能研发工作； 2、保障快手本地生活大型线上活动的稳定和执行，重点关注长链条服务、数据质量保障，持续改善服务质量，提高系统稳定性和可用性，降低线上运行维护效率； 3、负责团队短期与长期技术规划，深入与产品形成协同，持续提升需求迭代效率； 4、负责技术梯队搭建、人才培养和团队建设。
1. 负责 AI 终端产品的云端服务能力设计与开发，确保技术实现符合产品规划与用户需求； 2. 设计并开发核心模块，包括账号体系、网关服务、存储系统、消息通道及设备管理等； 3. 实现终端应用市场、Skill市场、Agent市场等关键功能，并持续优化用户体验； 4. 保障在线服务的稳定性、高可用性与性能，构建可扩展、可维护的服务框架。
1. 供给定价算法 ◦ 负责本地外卖商品动态定价算法的设计与优化，结合运筹优化、因果推断、收益管理等方法，平衡供需关系与平台收益。 ◦ 基于用户行为、市场供需、竞争环境等数据，构建实时定价模型，提升定价精准度与用户体验。 ◦ 设计并迭代补贴策略（如货补、折扣），通过A/B测试验证效果，优化补贴效率。 2. 商品推荐算法 ◦ 研发个性化推荐系统，优化首页推荐、详情页推荐等场景的CTR/CVR指标，提升用户转化率。 ◦ 应用深度学习（如NN模型、LightGBM）、图神经网络等技术，挖掘用户兴趣与商品关联性。 ◦ 结合多模态技术（NLP/CV）优化商品标题、图文素材的匹配度，增强推荐理由的生成能力。 3. 选品机制算法 ◦ 构建选品核心能力（如销量/GMV预测、品类规划），通过机器学习与因果推断技术匹配场域调性需求。 ◦ 设计组合套餐（如“主食+饮品”）的选品策略，优化客单价与用户满意度。 ◦ 搭建公司级选品系统平台，推动算法在营销活动、超抢手、品团购等业务场景的落地。
1. 负责 AI 终端产品的云端服务能力设计与开发，确保技术实现符合产品规划与用户需求； 2. 设计并开发核心模块，包括账号体系、网关服务、存储系统、消息通道及设备管理等； 3. 实现终端应用市场、Skill市场、Agent市场等关键功能，并持续优化用户体验； 4. 保障在线服务的稳定性、高可用性与性能，构建可扩展、可维护的服务框架。
【业务介绍】 作为公司统一的机器学习平台团队，负责调度公司所有模型训练与推理资源；基于自建的训推引擎，构建公司统一的机器学习平台，为公司所有算法同学（稀疏 & 稠密，含 LLM） 模型迭代提供端到端的一站式服务；包括 数据生产，模型训练，模型上线，特征管理，模型测试，资源管控等一系列能力。 【岗位职责】 1、负责机器学习链路，离在线数据相关的开发工作，包括样本数据、特征数据等的数据链路搭建、任务运维和调优、性能优化等 2、负责小红书大规模机器学习平台的后台系统设计和开发工作；包括样本平台，特征平台，训练平台，推理平台等AI应用后台建设等； 3、研究分析业内AI平台产品，优化技术方案，改进产品功能，完善产品体验。