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快手C++推荐系统工程师-【国际化】

社招全职D8530地点:北京 | 杭州状态:招聘

任职要求


1、具备扎实的C++编码功底,有很强的工程能力和良好的代码风格;
2、具备扎实的算法数据结构基础;
3、熟练掌握服务性能分析与优化技能和工具;
4、具备很强的上进心,责任感,不断自主推进服务的迭代演进;目前业务处于高速发展…
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工作职责


1、设计与搭建服务海外多国家的个性化推荐策略框架,优化性能,提升稳定性和迭代效率;
2、参与大规模分布式推荐策略服务的搭建和优化;
3、参与大规模分布式在线机器学习平台(模型训练和预估)的搭建;
4、参与分布式存储平台(用户画像、分布式索引)的开发。
包括英文材料
C+++
算法+
数据结构+
机器学习+
系统设计+
还有更多 •••
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社招A197192

1、支持国际化电商业务快速发展,服务数百万达人商家,探索更高效的商业模式,满足用户最好的购物体验,促进生态良性发展; 2、超大规模的推荐模型优化,利用深度学习、迁移学习、多任务学习、表征学习、强化学习等多种方法提升信息匹配的效率; 3、通过挖掘达人/商家在用户群长短期兴趣建模和特征交互方式上持续研究探索,不断提高达人-商家-用户兴趣的匹配精度; 4、对达人、商家的行为做深入的理解和分析,制定针对的算法策略赋能供需两端,提升商家变现效率,助推产业升级; 5、结合内容电商的业务特性,进行模型和算法创新,打造业界领先的推荐算法和系统。

更新于 2024-01-29珠海
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社招5年以上A126418A

国际化搜索广告团队不断突破通用搜索引擎变现的界限,覆盖海外应用,致力于构建全球领先的搜索广告变现系统。在国际化搜索广告团队,您将有机会从事大规模分布式存储和架构、自然语言处理、排序和信息检索相关的问题。您还将深入参与我们的广告样式、创意展示和广告投放链路的创新和优化。我们正在寻找勇于挑战困难、热衷于解决复杂问题并与热情洋溢的候选人们共同发展我们的搜索广告产品。 1、参与大规模广告系统的开发; 2、使用机器学习参与广告投放的开发和迭代,参与点击率/转化率模型估计准确性、数据分析、建模、特征工程; 3、参与自然语言处理 (NLP) 能力的提升和查询理解,例如查询分类、seq2seq、实体识别 (NER)、知识图谱、关键词优化等; 4、负责相关性模型和策略优化,例如语义匹配模型、主动学习、文本/照片/视频多模型、排序策略等; 5、 研究和开发广告定向、出价算法、广告流量控制等; 6、 与产品经理和产品战略与运营团队合作,定义产品策略和功能。

更新于 2023-04-19北京
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社招核心本地商业-业

1.负责Keeta技术-搜索推荐系统的工程优化工作,建设支持国际化业务的搜推平台系统。 2.负责对搜索推荐全链路模块的设计、研发和优化工作,如召回平台、排序平台、用户兴趣中心、语义理解服务等等; 3.负责与产品经理、前端开发人员等团队成员密切合作,保证系统的稳定性和性能、持续改善用户体验,提升业务指标。 4.负责指导和培养初级开发工程师,提升团队整体技术水平。

更新于 2025-04-18北京
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社招JANJL

团队介绍:字节跳动搜索团队主要负责抖音、今日头条、西瓜视频等产品的搜索算法创新和架构研发工作。我们使用最前沿的机器学习技术进行端到端建模并不断创新突破,同时专注于分布式系统、机器学习系统的构建和性能优化,从内存、Disk等优化到索引压缩、召回、排序等算法的探索,充分给同学们提供成长自我的机会。主要工作方向包括:1)探索最前沿的NLP技术:从基础的分词、NER,到应用上的Query分析、基础相关性等,全链路应用深度学习模型,每个细节都充满挑战;2)探索跨模态匹配技术:在搜索中应用CV+NLP深度学习技术,让视频搜索拥有更强大的检索能力;3)探索大规模流式机器学习技术:应用大规模机器学习,解决搜索中的推荐问题,让搜索更加个性化更加懂你;4)探索千亿级数据规模的架构:从大规模离线计算,分布式系统的性能、调度优化,到构建高可用、高吞吐和低延迟的在线服务,方方面面都进行深入研究和创新。 1、参与搜索引擎研发,探索搜索全链路(分析、召回、粗排、精排、混排)的个性化行为建模,包括CTR、CVR预估、向量召回、价值混排、RAG、NLP、LLM、多模态、机器学习、深度学习等,推动搜索算法在国际化电商场景的落地与提升,提升亿级用户搜索体验; 2、参与国际化电商搜索算法的优化与迭代,提升转化效率、用户体验和供给生态;解决多语言相关性匹配、权威性感知、种草内容理解、重复铺货、山寨假货治理等技术难题,极致优化内容电商、传统货架电商等多种电商业务形态的基础搜索质量;极致提升商品、种草视频和带货直播的购物转化效率,促进GMV增长; 3、深入参与核心搜索产品的需求设计,负责算法和工程的高质量交付,持续优化效果提升产品体验; 4、挖掘数据,构建Query理解、召回、排序等模型,提升电商搜索算法能力; 5、学习前沿技术,探索大模型等创新技术在AI搜索场景的落地。

更新于 2022-04-13杭州