快手【留用实习】推荐模型算法工程师

1、探索大模型与推荐算法结合的下一代推荐系统技术，充分利用大模型的领域知识和学习范式为推荐系统注入新的能量，包括但不限于文本/ID生成式推荐、模型Scaling Law、用户超长序列端到端建模等； 2、探索视频、文本和语音等多模态信号的高效处理方式以及与推荐系统对齐的能力，让推荐系统看懂、听懂和理解世界； 3、混合专家、蒸馏剪枝等兼顾模型性能和效果的技术探索； 4、紧跟行业及大模型技术发展，结合业界前沿技术和业务需求，打造大模型应用的最佳实践。

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、打造最适合短视频、直播、搜索推荐、电商、创作者玩法的多模态大模型，为快手的各项业务提供基座模型技术支持。多模态技术是通向AGI的重要方法和里程碑，期待和更多对多模态技术感兴趣的同学一起打造真正带来价值的模型算法技术； 2、深度探索多模态大模型的多阶段预训练、监督微调和RLHF等技术，打造业界第一梯队的多模态大模型，赶超GPT-4o、Gemini Pro等闭源模型的实际使用效果； 3、图片、语音、音频和视频多种模态信号的高效处理方式探索，提供对各类信号最精准的理解能力； 4、混合专家、蒸馏剪枝等兼顾模型性能和效果的技术探索。