荣耀搜索推荐算法工程师
任职要求
1、计算机科学、机器学习、应用数学、人工智能、运筹优化、统计学及电子信息等相关专业领域； 2、有良好的研究背景和成果，具备人工智能算法设计和开发能力，具有自然语言处理、计算机视觉、推荐、搜索、运筹优化等一个或多个方向研究和应用经验； 3、具备较强的编程能力，精通主流编程语言，如C++/J…
工作职责
1、洞察推荐系统和信息检索技术在工业级产品的有效解决方案及学术界推荐系统和信息检索的最新研究成果，将研究成果落地应用，解决推荐和搜索产品的实际问题，满足业务需求； 2、负责搜索、推荐领域关键算法的创新、优化；NLP领域关键算法研究、突破，包括去噪，分词，语义理解，情感识别，结合智能机器人、舆情等业务场景，提升用户交互体验；优化领域的启发式和精确式模型算法设计，解决运筹优化领域的最佳问题。
1、参与快手搜索引擎研发工作，服务数亿海量用户； 2、参与搜索引擎核心架构设计与开发，涵盖的方向包括： （1）负责前沿ANN算法与引擎的研发，实现大容量、高吞吐、高精度、低成本的向量检索引擎，持续构建业界领先的技术能力； （2）负责自研百亿规模的视频、网页，商品等多类资源的检索系统研发，包括且不限于高效的建库系统，高性能的检索引擎； （3）面向搜广推业务，建设统一的检索平台，有机融合ANN，倒排等多类检索引擎，提供极致效率的建库，服务，运维体验。 3、探索AI检索新技术、新思想的应用和落地。
1、参与亿级用户规模的电商搜索优化，提升电商搜索场景的GMV、购买用户数、点击率、转化率等核心指标，提升用户电商搜索购物体验，促进生态良性发展； 2、参与机器学习与深度学习算法的核心研发工作，对搜索全链路进行建模优化，包括但不限于召回、相关性、粗排、精排、机制等，深度进行序列建模、迁移学习、强化学习、对比学习、多模态大模型等的算法和系统研发； 3、针对海量用户行为数据，提供基于分布式计算的算法解决方案，大幅提升算法计算规模和性能； 4、参与搜索推荐机制的顶层设计，结合业务战略，优化电商流量结构和GMV结构，促进电商生态的健康发展。
-角色和剧本模型训练：优化角色和剧本类大模型的行为策略、长期记忆管理和多模态交互能力，突破角色行为一致性、情感表达合理性等技术瓶颈 -前沿探索：研究人格化模型在情感计算、社会常识推理等方向的突破，定义 AI 角色从「功能执行」到「人格化陪伴」的技术范式 -极致性能优化：大规模模型的分布式训练优化，提升角色类模型的推理效率与资源利用率，指令微调、偏好对齐、数据增强等技术的场景化创新 -规模增长：通过传统搜索、信息流等途径结合用户分析进行产品用户规模增长
用户方向 1.通过数据分析构建用户画像，分析用户交易行为及用户旅程，挖掘trade-in, trade-across, trade-up的驱动因素及转化路径； 2.设计因果推断实验（如A/B测试、双重差分法），量化促销活动、定价策略对用户消费、用户增长的影响，评估广告渠道ROI优化投放策略； 3.构建用户分层模型，识别高价值消费人群，输出定向运营策略（如精准发券、商品推荐），制定留存策略； 4.研究用户生命周期内的消费习惯，结合消费者心理学理论，优化“人-货”匹配效率，提升用户ARPU值。