快手推荐算法工程师 -【商业化模型】
任职要求
1、熟练使用C++、Java 中至少一种编程技术，熟练使用多种语言加分，例如Python，Scala等； 2、计算机相关专业，本科及以上学历，三年以上相关实际工作经验； 3、有推荐系统/广告系统/搜索引擎系统和技术相关经验； 4、…
工作职责
1、负责快手多个场景的社科-广告联合模型的优化，采用先进的多任务深度学习网络，提升广告变现效率； 2、跟进业界深度学习、迁移学习、强化学习等前沿技术, 将其在商业化多个场景中进行落地应用； 3、分析海量用户行为数据和视频数据，增加有效的特征，挖掘用户兴趣，优化排序机制； 4、通过重排混排等排序算法，优化自然结果和商业化结果的流量分配，在促进短视频生态的同时提升商业化能力。
业务介绍： 我们是阿里巴巴国际数字商业集团的智能技术团队，负责阿里巴巴旗下多个国际化电商平台的搜索、推荐、广告、用增等技术。团队致力于将最前沿的AI技术与国际化电商业务问题深度结合，为用户打造更好更智能化的网上购物体验，同时赋能百万商家实现更高效的经营。 选择加入我们意味着投身入于高速发展的国际化电商业务，一起打造最先进的AI技术以驱动全球电商业务发展。 岗位描述： 1、负责支持业务迭代：推进来自搜索、推荐、广告、用增各域的产品需求快速落地。 2、负责系统架构设计：负责搜索、推荐、广告引擎的架构设计与优化，支撑多语言场景下的高并发请求处理，满足全球用户低延迟、高可用的服务需求。 3、负责性能调优：针对召回排序、模型训练&推理、特征计算等模块进行工程性能优化（如分布式计算加速、内存管理、GPU资源调度等），提升算法迭代效率。 4、负责工程平台开发：构建算法与工程协同的标准化平台，包括特征实时化平台、在线推理服务框架、AB实验平台等，支持算法快速迭代与业务效果验证。 5、负责大模型工程优化：负责生成式AI技术的工程落地，包含大模型训练、推理加速、多模态内容生成等技术工作。 补充说明：同时也招聘面向25年应届毕业的同学；
所在团队负责阿里国际贸易平台上的所有推荐产品，包括猜你喜欢、详情页推荐、个性化楼层等。团队通过大数据和深度学习建模，帮助平台上买卖家快速达成生意。来到这里，你将有机会深度接触到业界的计算平台和深度学习算法，并将算法技术转化为商业价值。具体地，你将有机会负责： 1. 用户画像、召回、排序和策略等模块的技术规划和算法设计，通过技术创新提升买卖家匹配效率。 2. 通过大规模深度学习和图学习，在面对数据稀疏和多国家多行业的情况下对用户实时兴趣、CTR预估、询盘和交易转化预估等问题建模。 3. 通过多样性和发现性策略，拓展用户需求，提升兴趣发现能力，进一步完善和提升推荐侧的产品价值。 4. 探索大语言模型+搜推的创新应用方向，LLM在推荐领域下的全链路建设，包括但不限于大规模的预训练、SFT、LoRA和RLHFL等技术，落地大语言模型+搜推的新的应用落地场景（如生成式推荐等）。
团队与角色介绍： 我们是国际数字商业集团（AIDC）智能引擎事业群下属的广告引擎团队，致力于构建下一代智能广告技术平台。本岗位将深度参与广告引擎核心系统研发，聚焦在线服务架构优化、算法工程化落地、高并发系统性能调优及稳定性保障体系建设，通过技术创新驱动广告业务增长。 岗位职责： 1. 智能广告引擎架构设计 ○ 主导AIDC广告引擎核心模块的技术架构设计与开发，构建高可用、低延迟的在线服务系统 ○ 推进算法工程化落地，设计与实现特征工程、模型训练、在线推理全链路优化方案 2. 大数据处理平台研发 ○ 开发支持千亿级数据处理的分布式计算框架，优化离线批处理与实时流式计算任务效率 ○ 构建高性能特征存储与计算系统，支持毫秒级实时特征抽取与复杂特征交叉计算 3. 系统工程优化 ○ 主导广告检索/排序/机制模块的性能调优，实现QPS与系统资源利用率的持续提升 ○ 设计多级容灾方案，建立全链路监控体系，保障99.99%+的系统可用性
1. 负责设计、研发和优化商业化模型推理服务和训练服务。 2. 负责商业化模型工程架构的持续迭代和发展。 3. 负责推动先进的模型技术应用于商业化业务场景。 4. 负责提升离在线服务的性能，优化资源分配和治理。