快手推荐算法工程师-【海外用户增长】
任职要求
1、本科及以上学历，计算机、数学或统计学相关专业； 2、熟悉Linux、C++、Java或Python，优秀的编码能力，扎实的数据结构和算法功底； 3、具有推荐系统、机器学习、数据挖掘或者自然语言处理等相关领域知识； 4、善于阅读文献，快速学习，具备优秀的分析和解决问题的能力，良好的沟通协作能力。 加分项： 1、有推荐系统、机器学习、信息检索、…
工作职责
1、开发和迭代CTR预估模型和竞价策略，提升用户增长广告投放点击率、转化率、ROI等核心指标； 2、通过深度学习领域的研发工作，包括但不限于深度模型设计与优化、强化学习、迁移学习、图神经网络等算法和系统提升预估效果； 3、通过召回排序等推荐算法，改善增长广告用户在快手海外版的产品体验。
工作职责 1.海外分发链路建设：负责海外电商推荐全链路(召回、粗排、精排、重排)的算法研发与迭代，在跨市场、多语言场景下提升 CTR、CVR 及 GMV 等核心业务指标； 2.跨域迁移与冷启动：针对海外市场用户行为稀疏、数据积累不足的特点，探索跨域迁移学习、跨语言表征等技术，加速海外市场冷启动与分发效率提升； 3.多目标策略优化：结合海外用户特征与商家生态，设计多目标融合排序机制，平衡用户体验、内容生态与商业收益，实现全球化场景下的流量最优配置； 4.LLM 与多模态落地：探索大语言模型(LLM)在海外用户意图理解、跨语言导购、多模态内容生成中的工程落地，推动 AI 技术在全球化电商场景中的应用创新； 5.数据闭环与业务洞察：深入理解海外用户行为与文化差异，从数据中发现问题与机会，驱动"用户理解-商品匹配-交易转化"的持续优化
参与快手海外业务的模型策略的迭代与开发： 1、有机会参与到推荐系统各个方向的工作，以及短视频、直播、电商、投稿、增长等多个业务场景，了解系统全貌； 2、分析、理解海外用户数据和业务场景，设计适合业务发展的推荐算法和机器学习模型； 3、调研业内前沿推荐算法，落地到业务场景中，并根据业务场景做适配和创新。
1、负责快手国际化Push相关的算法研发、优化工作，运用策略和算法手段促进用户增长； 2、负责Push推荐系统的搭建以及相关算法落地，面对亿级别的用户群体情况下实现Push的个性化匹配，做到千人千面； 3、负责Push的算法、策略的设计，并直接参与Push场景下推荐系统的全链路开发与优化，包括但不局限于触发、召回、粗排、精排、下发策略等阶段； 4、从海量数据中挖掘用户消费行为、社交关系网以及运营热点实现Push内容池的搭建。
1、参与海外电商&直播的算法优化工作，从全链路通过模型与策略优化带来业务指标的提升； 2、分析、理解海外用户数据和业务场景，设计适合业务发展的推荐算法和机器学习模型，包括但不限于深度模型设计与优化、强化学习、uplift模型、迁移学习等； 3、调研业内前沿推荐算法，落地到业务场景中，并根据业务场景做适配和创新。