快手【留用实习】数据分析师-社区治理

1、依托快手海量内容生产、消费、流量数据，基于短视频、直播等业务生态，挖掘用户画像属性，构建公司级用户画像数据体系和平台产品，深度参与创作者、直播、运营、增长等业务策略方案制定及实施，直接为业务提效赋能并达成新的增长点； 2、基于业务策略服务方案，面向全站用户、内容、社区沉淀数据标签资产至数据中台，为业务运营决策提供基础标签能力支撑，并不断挖掘、萃取数据价值； 3、基于海量、异构、高维的时空大数据，建设精准的全域空间实体数据体系，搭建全方位的地理位置服务(LBS)； 4、建设业内一流的设备指纹引擎，整合快手海量多来源数据，建设全站统一的ID-Mapping服务框架。

1、产品安全测试，安全评估，以及代码安全审计； 2、对网络入侵，业务风险事件进行响应处理； 3、跟踪安全动态，研究前沿安全技术，对互联网重大安全漏洞进行响应分析； 4、快手安全相关系统如企业安全网关、扫描器、WAF、4A系统、入侵检测、漏洞挖掘、安全大数据分析平台开发、建设。

1、参与快手EB级大数据平台分布式计算引擎相关系统的研发与优化工作，解决实际业务需求与性能问题。子系统包括但不限于Hive、Spark，Presto、Flink、Druid、Clickhouse等； 2、接受大数据平台系统设计与实现复杂度的挑战，分析和发现系统的优化点，负责推动系统的合理性、可靠性、可用性的提升； 3、和开源社区保持交流，从社区引入对公司业务场景有帮助的特性与系统，或将内部研发的功能贡献到社区。

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。