快手【快Star-X】推荐算法工程师

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、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。

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。