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。
简历投递邮箱：changchao@kuaishou.com
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