快手大模型应用Java开发工程师(用户增长)-【主站】
社招全职D6384地点:北京状态:招聘
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…
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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。
包括英文材料
学历+
NLP+
https://www.youtube.com/watch?v=fNxaJsNG3-s&list=PLQY2H8rRoyvzDbLUZkbudP-MFQZwNmU4S
Welcome to Zero to Hero for Natural Language Processing using TensorFlow!
https://www.youtube.com/watch?v=R-AG4-qZs1A&list=PLeo1K3hjS3uuvuAXhYjV2lMEShq2UYSwX
Natural Language Processing tutorial for beginners series in Python.
https://www.youtube.com/watch?v=rmVRLeJRkl4&list=PLoROMvodv4rMFqRtEuo6SGjY4XbRIVRd4
The foundations of the effective modern methods for deep learning applied to NLP.
机器学习+
https://www.youtube.com/watch?v=0oyDqO8PjIg
Learn about machine learning and AI with this comprehensive 11-hour course from @LunarTech_ai.
https://www.youtube.com/watch?v=i_LwzRVP7bg
Learn Machine Learning in a way that is accessible to absolute beginners.
https://www.youtube.com/watch?v=NWONeJKn6kc
Learn the theory and practical application of machine learning concepts in this comprehensive course for beginners.
https://www.youtube.com/watch?v=PcbuKRNtCUc
Learn about all the most important concepts and terms related to machine learning and AI.
大模型+
https://www.youtube.com/watch?v=xZDB1naRUlk
You will build projects with LLMs that will enable you to create dynamic interfaces, interact with vast amounts of text data, and even empower LLMs with the capability to browse the internet for research papers.
https://www.youtube.com/watch?v=zjkBMFhNj_g
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社招5年以上程序&技术类
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。
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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,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; 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、对机器学习尤其是深度学习前沿问题进行探索与研究,并结合应用场景快速实验和调优。
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1、参与营销领域AI系统架构设计,协助大模型Agent在营销场景的工程化落地; 2、负责高并发AI工程体系的模块开发,支持智能投放、用户增长等业务需求实现; 3、参与业务系统Agent服务化部署,参与构建可监控、可解释的智能系统; 4、编写高质量代码,参与技术方案评审及AI工程规范制定; 5、协助推进MLOps工具链的基础能力建设。
更新于 2025-03-04北京