快手【快Star-X】广告算法工程师
任职要求
1、硕士及以上学历，博士优先，计算机、模式识别、人工智能、自动化、软件工程、电子工程、信息安全等专业； 2、熟悉常用机器学习算法，对模式识别、概率统计、最优化等算法原理及应用，有扎实的基础； 3、熟悉C/C++、Java、Python等至少一门编程语言，有较强动手能力，了解目前常见的机器学习或者深度学习框架； 4、在ICML、KDD、AAAI、IJCAI、ICLR、SIGIR等机器学习领域会议或期刊以第一作者发表过文章，或者有相关的开源项目贡献经验优先； 5、参加国内外机器学习比赛，TOP 10成绩者优先。
工作职责
1、广告算法策略包含深度学习、强化学习、大数据、数据挖掘、并行优化、策略机制等多个方向； 2、负责机器学习的算法和模型开发，包括：DNN、超参数优化、学习和优化方法等； 3、负责海量数据的分析和挖掘工作，构建用户画像模型，提升CTR、CVR； 4、对机器学习尤其是深度学习前沿问题进行探索与研究； 5、对推荐系统、自然语言处理、图像处理等领域提供模型支持。
1、探索和打造下一代 AI 驱动的广告生成、推荐与竞价系统。致力于将 AIGC、大语言模型（LLM）、多模态大模型（MLLM）、博弈论以及强化学习（RL）等前沿技术，应用于业务的各个核心环节，提升平台商业效率与用户体验。 2、参与端到端大模型应用系统的设计与落地，涵盖模型训练、算法优化、系统部署及业务集成； 3、深入研究大模型在广告创意生成、广告推荐、机制设计、用户建模、Query建模、智能竞价等领域的创新应用； 4、与业务、产品、系统、平台等多团队紧密合作，在真实超大规模数据和复杂业务场景中打磨技术； 5、持续跟进行业前沿技术，探索具备商业价值与学术创新的解决方案，推动技术落地与规模化应用。
1、广告算法策略包含深度学习、强化学习、大数据、数据挖掘、并行优化、策略机制等多个方向； 2、负责机器学习的算法和模型开发，包括：DNN、超参数优化、学习和优化方法等； 3、负责海量数据的分析和挖掘工作，构建用户画像模型，提升CTR、CVR； 4、对机器学习尤其是深度学习前沿问题进行探索与研究； 5、对推荐系统、自然语言处理、图像处理等领域提供模型支持。
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、通过超大规模的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、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、通过超大规模的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。