快手推荐架构工程师/专家 - 【主APP性能优化方向】

1、设计与搭建个性化推荐系统架构，提升系统性能和稳定性； 2、参与分布式推荐存储和特征中心的建设，支持在线存储服务和离线特征迭代的开发； 3、参与针对推荐业务的机器学习系统搭建，包括推荐模型的训练、图神经网络和在线预估和召回等等； 4、优化算法可扩展性，优化自动测试工具, 保障算法策略模块快速迭代。

1、设计与搭建快手百亿流量的个性化推荐系统，参与推荐系统架构迭代演进； 2、针对互联网大规模协作、快速迭代的场景，建设研发效率工具和平台，保障和提升研发效率； 3、通过流程机制建设、低代码、平台化等方式，持续提升推荐系统稳定性。

1、通过算法优化视频社区的生产生态、用户体验，帮助业务增长； 2、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； 3、深入理解业务以及快手推荐系统，寻找短期、长期不同视角下的业务增长空间，不断完善推荐系统； 4、探索和研究最前沿的技术，结合实际应用场景，产出有效的业界领先的技术解决方案； 5、这里有众多行业极具影响力的技术人和你碰撞思维，讨论有趣的技术业务问题； 6、这里有和技术深度结合且极大规模、富有社会价值的业务场景，为你提供广袤的创新空间； 7、这里有丰富的数据和海量计算资源，期待你的发挥，创造更多的价值。

1、参与快手创新产品的推荐算法优化，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，包括但不限于神经网络模型设计与优化、强化学习、迁移学习、主动学习等的算法和系统研发等； 3、分析海量用户行为数据和内容数据，增加有效的特征，挖掘用户兴趣，优化检索和排序机制； 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，优化创新产品的社区生态和推荐效果； 5、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； 6、深入理解创新业务以及创新产品推荐系统，寻找短期、长期不同视角下的业务增长空间，不断完善推荐系统。