职位描述
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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。
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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。
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。
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。
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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。
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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。
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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。
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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。
公司介绍
快手是领先的内容社区和社交平台,是短视频行业开创者与引领者。快手致力于创造一个温暖和信任的社区,让更多普通人拥有表达和被看见的机会,并由此培育了繁荣与高互动的社区生态,每天有上千万优质内容上传。
工作地址
北京海淀区快手总部C座
快手
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更新于:2024-10-10