快手大模型应用Java开发工程师（用户增长）-【主站】
任职要求
1、本科及以上学历，计算机科学、人工智能、自然语言处理或相关专业； 2、熟悉机器学习、大模型等相关基础理论，熟悉大模型的发展路径，熟悉大模型的微调和评估方法，有大模型应用全流程实际落地经验优先； 3、熟悉并能合理运用后端研发常用技术包括而不限于：存储、缓存、消息、搜索、微服务等，对大模型技术熟…
工作职责
1、负责基于大语言模型及多模态大模型在用户增长方向应用创新研发，并在真实场景实现落地，创造收益增长； 2、负责大模型在工程领域的应用落地范式的探索，积极探索微调、检索增强、提示词工程等技术，跟进业内大模型应用趋势。
1、多目标学习、因果推断、长期价值预估等方法对全网十亿用户建模，在广告主投放视角实现精准个性化出价和在线实时流量优选策略。优化产品在境内全渠道投放效果； 2、负责跨域学习预估与分层建模，动态生成高价值人群包及回传优选策略，结合在线学习实现跨渠道预算分配与调价，攻克跨境流量波动与转化质量难题，最大化全球LTV/ROI； 3、参与技术研究和创新，利用AIGC、多模态理解等技术优化素材分析生产链路，探索新的素材应用场景，吸引更多不同用户体验产品，优化投放获客规模； 4、对投放全链路进行优化迭代，依托运筹学、强化学习等方法构建端到端算法自动投放系统，提升投放效果和效率。
1、广告算法策略包含深度学习、强化学习、大数据、数据挖掘、并行优化、策略机制等多个方向，重点关注广告在流量侧的分发和变现效率提升； 2、负责机器学习的算法和模型开发，包括但不限于ctr/cvr建模、留存预估、强化学习、因果推断等算法模型； 3、分析海量用户行为数据和广告视频数据，挖掘有效特征与用户兴趣，设计并优化广告流量的匹配效率，结合大模型、生成式推荐GR等先进技术，优化广告召回、粗排、精排以及不同业务间的混排策略，提升商业化变现效率； 4、优化广告用户体验，探索冷启动、流量协同等方向；研发适用于广告生态的流量策略机制，采用自动寻参、黑盒优化、强化学习、uplift建模等技术提升流量分配效率，提升用户体验同时优化用户长期价值； 5、在主流量场景外，优化激励广告、开屏广告、创作者等特殊广告位的商业化变现效率； 6、探索LLM在广告生态的价值，通过LLM的世界知识和推理能力解决广告投放链路中的效率问题。通过技术升级提升全平台投放效率和效益。
1、负责后端系统架构设计、开发与优化，支撑业务平台发展； 2、推动算法模型的工程化落地，包括服务化封装与部署、性能优化等，内部完成产品化闭环； 3、参与大模型相关后端基础设施的搭建与优化，如推理服务、向量检索、Agent工作流引擎等。
1、负责电商营销相关系统的设计、研发与持续优化，涵盖优惠券、活动、权益、补贴、预算等核心能力建设； 2、负责发券、领券、核销、活动配置等关键业务链路的架构设计、功能开发与性能优化； 3、负责营销平台化能力建设，提升系统的通用性、配置化和可复用性，支撑多业务场景快速接入与落地； 4、与产品、算法、数据等团队紧密协作，推动精细化营销、智能化营销等能力在业务场景中的落地与迭代。