快手推荐算法工程师-【直播模型方向】

1、参与亿级规模的直播推荐优化，提升营收、时长、留存等核心指标； 2、参与推荐系统的设计和研发工作，包括但不限于网络设计与优化、强化学习、迁移学习等； 3、参与超大规模机器学习模型研发，使用先进的检索和排序手段，优化社区生态，优化快手的推荐效果； 4、参与搭建推荐系统框架，提供高并发，大数据，高效可靠的线上服务； 5、参与全域流量博弈的机制设计，协助拓展业务边界； 6、参与前沿问题的探索与研究，结合实际应用场景，提供全面的技术解决方案。

1.负责大模型（LLM）在视频号直播推荐场景中的创新研究与落地，包括但不限于个性化推荐、推荐文案生成、用户意图理解、多模态交互等方向； 2.负责大模型与推荐算法的深度融合，探索半生成式、端到端全生成式直播推荐大模型的精度收益和 scaling-law，优化召回、排序、重排等关键环节，提升推荐效果和用户体验。

推荐算法工程师服务于哔哩哔哩主站的内容推荐，包括feed流推荐和相关推荐等场景。我们期望使用机器学习，数据挖掘等手段，提升这些场景的推荐效果。 1.负责推荐核心算法研发，提升用户体验，提高业务转化效率； 2.与产品/运营/数据等相关团队密切合作，驱动推荐业务快速迭代； 3.解决具体场景问题，包括新用户的推荐效果，生态机制，多样性策略等。

1.负责视频号视频流直播在多场景、全链路的推荐核心算法&策略优化，提升个性化直播分发能力和推荐效率； 2.负责前沿技术的探索和落地，包括LLM4Rec、推荐大模型、生成式推荐、推荐文案生成等方向。