【社招、校招、实习】【快手】推荐策略算法工程师-【主APP】
简历投递邮箱：changchao@kuaishou.com
职位描述
岗位职责（具体职责包括但不限于）：
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，包括但不限于神经元网络模型设计与优化、强化学习、迁移学习、主动学习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，优化快手的推荐效果 ；
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. 参与前沿问题的探索与研究，结合实际应用场景，提供全面的技术解决方案。
任职要求
1. 计算机、数学或统计学相关专业硕士及以上学历；
2. 熟悉linux，C++，Java和python，优秀的编码与代码控制能力, 扎实的数据结构和算法功底;
3. 熟悉大规模数据挖掘、机器学习、分布式计算，具备实际工作经验;
4. 善于阅读文献，快速学习 ，具备优秀的分析和解决问题的能力，良好的沟通协作能力；
如果你还满足以下要求，我们会优先考虑：
1. 有推荐系统、机器学习、信息检索、自然语言理解、计算广告学及算法博弈论相关领域研究及实践经验；
2. 有实际线上的高并发架构开发和调优的经验；
3. 在SIGKDD、ICML、NIPS、WSDM、WWW、ACL、RECSYS等相关国际顶级会议上有文献发表；
4. 有ACM / Topcoder Algorithm 或类似算法竞赛经历者优先。
【研究型实习生】
快手社区科学部研究型实习生(Research Intern)项目，面向海内外高校博士生、研究型硕士生，目的是在快手算法专家指导下，跟踪推荐系统前沿算法，解决大规模推荐系统中遇到的实际问题，并将成果合作撰写学术论文。
【关于快手】
快手是中国领先的短视频和直播社区，DAU超过3亿。我们致力于打造温暖、有信任感的社区文化，提高每个人独特的幸福感。推荐系统在其中扮演着核心角色，社区科学部是负责快手推荐系统迭代的核心部门。
【职位描述】：
1. 参与亿级用户规模的视频和直播的推荐优化，提高用户体验
2. 分析海量用户行为数据和视频数据，挖掘用户兴趣，优化流量分发机制。
3. 跟踪前沿技术，将理论研究应用于解决推荐中的实际问题，合作发表高水平顶会学术论文。
4. 研究方向包括但不限于如下方向：
1) 图神经网络模型
2) 多任务联合学习和多目标的帕累托最优
3) 推荐系统bias问题和debias方法研究
4) 基于多智能体博弈的推荐算法
5) 基于知识图谱的推荐
6) 用户行为序列建模
7) 短视频冷启动方法
8) 元学习和少样本学习
9) 端上智能
10) 基于因果推断的离线评估
【要求】
1. 研究型硕士及以上学历，博士生优先。
2. 熟悉Tensorflow/PyTorch其中一种框架，熟悉机器学习和深度学习常用算法，有一定工程实现能力
3.曾发表SIGKDD、AAAI、NeurIPS、ICML、IJCAI、WWW、SIGIR、WSDM、RECSYS等国际顶会论文者优先。
4.研究方向是深度学习、计算机视觉、推荐系统、信息检索、自然语言理解、知识图谱、计算广告学以及算法博弈论等相关领域者优先。
5.每周实习4天起，能稳定实习6个月；如果有过相关领域论文发表，实习时间可适当缩短。
【福利】
1. 团队氛围nice，来自国内外顶尖公司和高校的mentor的亲身指导
2. 团队HeadCount充足，表现优异者有直接留用机会
3. 行业领先的实习补助，免费3餐+下午茶、健身房等
4. Mac电脑+大屏显示器办公
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