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快手推荐算法工程师-【用户增长方向】

社招全职J0011地点:北京状态:招聘

任职要求


1、本科及以上学历,计算机、数学或统计学相关专业;
2、熟悉LinuxC++JavaPython,优秀的编码能力,扎实的数据结构算法功底;
3、具有推荐系统机器学习数据挖掘或者自然语言处理等相关领域知识;
4、善于阅读文献,快速学习,具备优秀的分析和解决问题的能力,良好的沟通协作能力。

加分项:
1、有推荐系统机器学习、信息检索、…
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工作职责


1、开发和迭代CTR预估模型和竞价策略,提升用户增长广告投放点击率、转化率、ROI等核心指标;
2、通过深度学习领域的研发工作,包括但不限于深度模型设计与优化、强化学习、迁移学习、图神经网络等算法和系统提升预估效果;
3、通过召回排序等推荐算法,改善增长广告用户在快手的产品体验。
包括英文材料
学历+
Linux+
C+++
Java+
Python+
数据结构+
算法+
推荐系统+
机器学习+
数据挖掘+
还有更多 •••
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社招3年以上智能媒体研发中心

我们正在寻找一位经验丰富的算法工程师(用户增长方向),专注于通过前沿技术和数据驱动策略推动用户增长。您将运用AI技术和算法模型,通过优化用户获取和留存策略,提升产品的市场竞争力。我们希望您能够通过高效的算法迭代和技术创新,持续驱动用户增长并优化各类增长策略。 具体岗位职责如下: 1. 用户增长算法开发:设计并实现能够有效驱动用户增长的算法模型,如用户行为分析、推荐算法等,基于数据分析来优化用户转化率和留存率; 2. AI驱动的增长策略:利用AI技术构建自动化的用户增长策略,快速迭代,确保策略的高效性和前瞻性,提升获取用户效率; 3. 竞争对手分析与策略调整:通过算法分析竞争对手的增长策略,开发应对的算法方案,以保持和提升产品在市场中的竞争优势; 4. 跨团队协作与技术推广:与数据、产品、运营等团队合作,推动算法技术在用户增长中的实际应用,确保有效落地。

更新于 2025-03-07北京
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校招A108265

团队介绍:TikTok是一个覆盖150个国家和地区的国际短视频平台,我们希望通过TikTok发现真实、有趣的瞬间,让生活更美好。TikTok 在全球各地设有办公室,全球总部位于洛杉矶和新加坡,办公地点还包括纽约、伦敦、都柏林、巴黎、柏林、迪拜、雅加达、首尔和东京等多个城市。 TikTok用户增长团队挖掘产品增长潜力,以技术驱动用户增长。团队不仅在产品中践行用户增长方法论、持续巩固增长能力,同时也在探索TikTok多模态的产品生态,撬动用户规模高速增长。 我们会极其地贴近业务,和产品、运营的同学们一起去探索用户增长方法论,持续巩固业务的增长能力。一起去通过业务中的数据表现进行洞察分析从而找到业务的机会点,围绕不同的增长业务模式,分析不同的业务需求,进行技术设计和实现。 也会从技术的视野去优化和升级我们的架构和系统,做纯技术层面的改造,用技术驱动业务的发展和改变。 1、激励增长方向 1)通过因果推断、强化学习、运筹规划等前沿技术,构建用户深度体验的增长模型,优化激励策略的精准性与效率,提升平台商业化价值; 2)设计并落地动态激励系统,平衡短期收益与长期用户价值,驱动用户活跃与留存的正向循环; 2、短视频推荐方向 1)主导TikTok Pro端融合激励信号与内容兴趣的混合推荐算法研发,解决业界少有的「激励产品×短视频APP」双形态协同难题; 2)构建专属Pro用户的内容理解与增长模型,结合激励行为、创作生态与内容消费数据,打造差异化推荐体验; 3)探索大模型、多目标优化、序列建模等技术在「激励 x 内容」联合建模中的创新应用,定义下一代增长范式。

更新于 2025-07-28上海
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社招MEG

-角色和剧本模型训练:优化角色和剧本类大模型的行为策略、长期记忆管理和多模态交互能力,突破角色行为一致性、情感表达合理性等技术瓶颈 -前沿探索:研究人格化模型在情感计算、社会常识推理等方向的突破,定义 AI 角色从「功能执行」到「人格化陪伴」的技术范式 -极致性能优化:大规模模型的分布式训练优化,提升角色类模型的推理效率与资源利用率,指令微调、偏好对齐、数据增强等技术的场景化创新 -规模增长:通过传统搜索、信息流等途径结合用户分析进行产品用户规模增长

更新于 2025-04-01北京
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社招3年以上信息技术类

用户方向 1.通过数据分析构建用户画像,分析用户交易行为及用户旅程,挖掘trade-in, trade-across, trade-up的驱动因素及转化路径; 2.设计因果推断实验(如A/B测试、双重差分法),量化促销活动、定价策略对用户消费、用户增长的影响,评估广告渠道ROI优化投放策略; 3.构建用户分层模型,识别高价值消费人群,输出定向运营策略(如精准发券、商品推荐),制定留存策略; 4.研究用户生命周期内的消费习惯,结合消费者心理学理论,优化“人-货”匹配效率,提升用户ARPU值。

更新于 2025-04-03广州