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【快手校招/实习内推】核心推荐部门

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发表于 2020-9-17 17:25:34 | 只看该作者 回帖奖励 |倒序浏览 |阅读模式

【部门方向】

      利用机器学习尤其是强化学习等算法提升快手短视频的推荐性能,以及在各相关场景中的应用如人机棋牌游戏对战等,兼顾前沿研究与实际应用,具体可参见机器之心文章(https://mp.weixin.qq.com/s/F6mGZaE4Du2igFq2VFeU8A


【职位描述】

      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。


【待遇福利】

      高于市场水平的薪酬,双倍加班费,高额房补,免费三餐+下午茶+健身房,良好的工作和学习氛围等


【任职要求】

      1、硕士及以上学历,计算机、数学或统计学相关专业;

      2、熟悉Linux、C++、Java或Python,优秀的编码能力,扎实的数据结构和算法功底;

      3、具有推荐系统、机器学习、数据挖掘或者自然语言理解等相关领域知识;

      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。


【加分项】

      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或实习经验;

      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ICPC、Topcoder Algorithm或类似算法竞赛经历者优先。


如有兴趣可投递简历至邮箱:zhengkai@kuaishou.com 或站内私聊


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