快手【留用实习】广告算法工程师
任职要求
1、硕士及以上学历，博士优先，计算机、模式识别、人工智能、自动化、软件工程、电子工程、信息安全等专业； 2、熟悉常用机器学习算法，对模式识别、概率统计、最优化等算法原理及应用，有扎实的基础； 3、熟悉C/C++、Java、Python等至少一门编程语言，有较强动手能力，了解目前常见的机器学习或者深度学习框架； 4、在ICML、KDD、AAAI、IJCAI、ICLR、SIGIR等机器学习领域会议或期刊以第一作者发表过文章，或者有相关的开源项目贡献经验优先； 5、参加国内外机器学习比赛，TOP 10成绩者优先。 *本岗位（北京）简历稀缺。
工作职责
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； 2、负责机器学习的算法和模型开发，包括：DNN、超参数优化、学习和优化方法等； 3、负责海量数据的分析和挖掘工作，构建用户画像模型，提升CTR、CVR； 4、对机器学习尤其是深度学习前沿问题进行探索与研究； 5、对推荐系统、自然语言处理、图像处理等领域提供模型支持。
1、负责大模型在广告应用场景落地的相关工作；结合大模型的生成理解能力，将大模型prompts调优、RAG应用、大模型对齐微调、RLHF等技术在广告核心业务场景落地，提高广告模型的匹配效率，推动业务高速发展； 2、负责多模态技术在广告应用场景落地的相关工作；结合多模态表征学习、diffusion等生成式建模方法，提高广告模型的跨域理解能力； 3、跟踪AI行业及大模型技术发展，结合业界前沿技术和业务需求，不断推进广告算法设计升级； 4、了解业务，与公司各技术团队密切配合，能与产品、运营等角色高效沟通需求和目标，发挥自己的主观能动性，设计技术解决方案，培养自己的良好的业务sense和综合素质。
1、参与亿级用户规模的视频推荐优化，提升停留时长、点击率、留存率等核心指标； 2、参与机器学习、深度学习领域的技术研发工作，包括但不限于深度模型设计与优化、强化学习、迁移学习、图神经网络等的算法和系统研发等； 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、通过超大规模机器学习模型和系统，使用先进的检索和排序手段，优化社区生态，优化快手短视频推荐效果； 5、针对海量用户行为数据，提供分布式的算法实现的解决方案，大幅提升算法计算规模和性能； 6、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； 7、参与全域流量博弈的机制设计，协助拓展业务边界； 8、参与前沿问题探索与研究，结合实际应用场景，提供全面的技术解决方案。
1、负责百亿级广告投放引擎和周边上下游系统的研发工作，保障高可用、高性能、快速迭代； 2、参与整个广告平台训练、预测、数据流、投放全链路工作； 3、优化整个商业化广告的投放效果及性能。
1、参与大规模的短视频推荐和补贴裂变等业务的模型策略优化，提升用户消费体验（如时长、点击率、互动）和用户留存率、DAU等核心指标； 2、参与机器学习，如深度学习、因果推断领域的技术研发工作，包括但不限于DNN模型优化、因果推断模型、迁移学习、元学习、强化学习和图模型等的算法和系统研发等； 3、参与前沿问题的探索与研究，结合实际应用场景，提供技术优化和落地建议。