小红书Java研发实习生-商业技术部
任职要求
任职资格 1. 数据Java，具备优秀的编码能力，复杂业务系统研发经验； 2. 熟练应用spring，spring boot，mybatis，Thrift等主流开发框架，有…
工作职责
工作职责 1. 参与公司商业化数据平台的开发维护，包括数据基建系统、数据银行系统、DMP系统等业务； 2. 参与商业化数据中台的数据能力建设，包括数据集市建设、数据服务建设等； 3. 参与复杂业务的系统架构设计和性能优化；
1、负责快手各内外部产品后端系统、平台系统的研发工作，通过敏捷开发支持产品需求快速迭代，不断优化系统架构，支撑业务规模增长，保障服务稳定； 2、对现有系统的不足进行分析，找到目前系统的瓶颈，改进提高系统性能； 3、参与解决海量数据分布式处理、高效查询、数据一致性、准确性等方面带来的各种技术难题和挑战。
1、负责快手各内外部产品后端系统、平台系统的研发工作，通过敏捷开发支持产品需求快速迭代，不断优化系统架构，支撑业务规模增长，保障服务稳定； 2、对现有系统的不足进行分析，找到目前系统的瓶颈，改进提高系统性能； 3、参与解决海量数据分布式处理、高效查询、数据一致性、准确性等方面带来的各种技术难题和挑战。
1、参与快手商业化系统核心模型、机制、策略算法的研究及开发工作； 2、针对每天数亿网民 & 亿级广告库，参与研发业界领先的超大规模深度学习推荐模型，通过输入端、判别层、输出端建模优化，更精准地实现千人千面，包括但不限于 Meta learning、图学习、多模态建模、对比学习等前沿技术研究； 3、参与研发业界领先的广告智能投放平台，通过应用运筹优化、强化学习、联邦学习、CV & NLP（视频理解、生成）等前沿技术，提升广告主投放的长短期收益； 4、针对每天百亿流量 & 数十种差异化场景，参与设计、实现创新的拍卖机制和分配算法，运用博弈论、计算经济学、Uplift 建模 / 因果推断，参数模型化等技术和理论，探索给定资源约束下最大化流量和生态长短期价值的最佳机制策略实践。
1、参与快手商业化系统核心模型、机制、策略算法的研究及开发工作； 2、针对每天数亿网民 & 亿级广告库，参与研发业界领先的超大规模深度学习推荐模型，通过输入端、判别层、输出端建模优化，更精准地实现千人千面，包括但不限于 Meta learning、图学习、多模态建模、对比学习等前沿技术研究； 3、参与研发业界领先的广告智能投放平台，通过应用运筹优化、强化学习、联邦学习、CV & NLP（视频理解、生成）等前沿技术，提升广告主投放的长短期收益； 4、针对每天百亿流量 & 数十种差异化场景，参与设计、实现创新的拍卖机制和分配算法，运用博弈论、计算经济学、Uplift 建模 / 因果推断，参数模型化等技术和理论，探索给定资源约束下最大化流量和生态长短期价值的最佳机制策略实践。