快手数据工程研发工程师/专家-【商业化研发】
社招全职2年以上D6323地点：北京状态：招聘
任职要求
1、数据及工程领域两年以上工作经验； 2、熟悉Java或C++编程语言，熟悉常用数据结构和算法，具备扎实的编程功底； 3、熟悉 Kafka / Flink / Spark / Hive / Hadoop 等数据系统的基本原理，有源码级的开发者优先； 4、有算法模型开发经验者优先，有广告/推荐/搜索业务经验者优先，了解TensorFlow/Pytorch 等深度学习引擎者优先； 5、对业务感兴趣，具备良好的解决问题能；沟通能力强，有良好的团队意识和协作精神。
工作职责
1、打造业界领先的广告算法模型数据平台，包括样本拼接、特征构建、实验框架等，为快手的广告算法模型提供高效稳定的学习能力； 2、负责广告系统核心数据流架构的设计与开发，支撑广告百万级QPS，为机器学习系统、客户报表及内部分析系统提供高可靠的实时数据； 3、负责研发广告转化归因(Attribution)系统，通过归因策略提升快手广告算法的效率； 4、通过数据和算法技术，为快手的广告客户打造智能投放工具，包括投放模拟、账户诊断、出价建议等，提升广告主的投放效率。
包括英文材料
Java+
https://www.youtube.com/watch?v=eIrMbAQSU34
Master Java – a must-have language for software development, Android apps, and more! ☕️ This beginner-friendly course takes you from basics to real coding skills.
C+++
https://www.learncpp.com/
LearnCpp.com is a free website devoted to teaching you how to program in modern C++.
https://www.youtube.com/watch?v=ZzaPdXTrSb8
数据结构+
https://www.youtube.com/watch?v=8hly31xKli0
In this course you will learn about algorithms and data structures, two of the fundamental topics in computer science.
https://www.youtube.com/watch?v=B31LgI4Y4DQ
Learn about data structures in this comprehensive course. We will be implementing these data structures in C or C++.
https://www.youtube.com/watch?v=CBYHwZcbD-s
Data Structures and Algorithms full course tutorial java
算法+
https://roadmap.sh/datastructures-and-algorithms
Step by step guide to learn Data Structures and Algorithms in 2025
https://www.hellointerview.com/learn/code
A visual guide to the most important patterns and approaches for the coding interview.
https://www.w3schools.com/dsa/
Kafka+
https://developer.confluent.io/what-is-apache-kafka/
https://www.youtube.com/watch?v=CU44hKLMg7k
https://www.youtube.com/watch?v=j4bqyAMMb7o&list=PLa7VYi0yPIH0KbnJQcMv5N9iW8HkZHztH
In this Apache Kafka fundamentals course, we introduce you to the basic Apache Kafka elements and APIs, as well as the broader Kafka ecosystem.
Flink+
https://nightlies.apache.org/flink/flink-docs-release-2.0/docs/learn-flink/overview/
This training presents an introduction to Apache Flink that includes just enough to get you started writing scalable streaming ETL, analytics, and event-driven applications, while leaving out a lot of (ultimately important) details.
https://www.youtube.com/watch?v=WajYe9iA2Uk&list=PLa7VYi0yPIH2GTo3vRtX8w9tgNTTyYSux
Today’s businesses are increasingly software-defined, and their business processes are being automated. Whether it’s orders and shipments, or downloads and clicks, business events can always be streamed. Flink can be used to manipulate, process, and react to these streaming events as they occur.
Spark+
[英文] Learning Spark Book
https://pages.databricks.com/rs/094-YMS-629/images/LearningSpark2.0.pdf
This new edition has been updated to reflect Apache Spark’s evolution through Spark 2.x and Spark 3.0, including its expanded ecosystem of built-in and external data sources, machine learning, and streaming technologies with which Spark is tightly integrated.
Hive+
[英文] Hive Tutorial
https://www.tutorialspoint.com/hive/index.htm
Hive is a data warehouse infrastructure tool to process structured data in Hadoop. It resides on top of Hadoop to summarize Big Data, and makes querying and analyzing easy.
https://www.youtube.com/watch?v=D4HqQ8-Ja9Y
Hadoop+
https://www.runoob.com/w3cnote/hadoop-tutorial.html
Hadoop 为庞大的计算机集群提供可靠的、可伸缩的应用层计算和存储支持，它允许使用简单的编程模型跨计算机群集分布式处理大型数据集，并且支持在单台计算机到几千台计算机之间进行扩展。
[英文] Hadoop Tutorial
https://www.tutorialspoint.com/hadoop/index.htm
Hadoop is an open-source framework that allows to store and process big data in a distributed environment across clusters of computers using simple programming models.
TensorFlow+
https://www.youtube.com/watch?v=tpCFfeUEGs8
Ready to learn the fundamentals of TensorFlow and deep learning with Python? Well, you’ve come to the right place.
https://www.youtube.com/watch?v=ZUKz4125WNI
This part continues right where part one left off so get that Google Colab window open and get ready to write plenty more TensorFlow code.
PyTorch+
https://datawhalechina.github.io/thorough-pytorch/
PyTorch是利用深度学习进行数据科学研究的重要工具，在灵活性、可读性和性能上都具备相当的优势，近年来已成为学术界实现深度学习算法最常用的框架。
https://www.youtube.com/watch?v=V_xro1bcAuA
Learn PyTorch for deep learning in this comprehensive course for beginners. PyTorch is a machine learning framework written in Python.
深度学习+
https://d2l.ai/
Interactive deep learning book with code, math, and discussions.
相关职位
社招3-5年D11430
1、负责数据中台-商业化各个业务线数据仓库建设，构建商业化垂直数据集市； 2、定义并开发业务核心指标数据，负责垂直业务数据建模，如用户画像； 3、根据具体问题，设计并实现合适的可视化展示，构建数据持续观测平台； 4、参与数据平台的搭建，优化数据处理流程具体工作； 5、数据收集，反作弊数据仓库，用户数据仓库，UGC数据仓库，审核数据仓库的研发； 6、A/B测试实时ETL研发，转化漏斗分析平台研发。
更新于 2025-10-11
社招A118197
团队介绍：BABI平台是通过内部商业化/市场化的方式，以商品化为主要核心手段，围绕IT基础设施和人力成本提供一站式的平台支持，服务公司看清楚各业务部门从预算到成本到收入的经营过程，结合数据化、智能化的方式帮助业务线做好成本经营。 1、参与字节跳动技术团队及火山引擎业务等经营分析系统的大数据研发工作，包括但不限于BI可视化、OLAP分析、数据流调度、数据智能化服务等核心模块； 2、参与FinOps数据治理工作，持续提升数据易用性及数据质量，为经营分析提效赋能； 3、深入了解业务和系统痛点，给出优质的解决方案，并持续提升系统稳定性、可靠性、可扩展性，解决技术难题。
更新于 2024-12-03
社招D2303
1、负责快手商业化品牌营销相关平台大数据研发工作，建设面向广告主和达人的品牌资产平台，沉淀用户核心数据资产； 2、参与行业领先的商业化数据仓库的架构、规划与落地； 3、保障离线、实时数据及时、稳定产出，保障数据质量； 4、支持数据开发相关提效工具建设，持续提升数据开发效率。
更新于 2025-05-20
社招3年以上技术类-开发
1. AI能力研发：主导钉钉低代码AI领域的架构设计与AI研发工作，整合大模型和AI技术，赋能低代码平台，提升应用搭建的智能化水平。同时，构建钉钉低代码业务应用小模型，增强低代码应用的智能性，推动钉钉低代码AI的商业化进程 2. 数据与算法工程化：深入分析钉钉低代码应用的结构化数据、业务场景及系统日志，构建钉钉低代码业务领域的数据模型，实现钉钉低代码业务领域轻量化模型架构。通过AI技术推动钉钉低代码业务与技术能力的创新与发展，构建智能化的低代码模型 3. 服务端架构开发：构建高并发、高可用的服务端系统，支持AI模型的在线推理与实时响应，保障企业级业务稳定性 4. 跨团队协作：从商业视角看问题，并协调相关方合作，与产品经理、前端工程师、算法专家协同，将AI能力深度集成到钉钉低代码和智能OA产品中，实现业务价值
更新于 2025-08-18