1、参与快手亿级用户规模的广告推荐模型优化，提升广告点击，转化，体验等核心指标，提升商业变现效率。

2、跟进业界前沿技术，包括但不限于 LLM&Rec、迁移学习、强化学习等，将其在商业化多个场景中进行落地应用；
3、分析海量用户行为数据和视频数据，基于多模态，超长用户序列压缩等技术，增加有效的特征，挖掘用户兴趣，优化排序机制；
4、通过重排混排等排序算法，优化自然结果和商业化结果的流量分配，在促进短视频生态的同时提升商业化能力。

【任职要求】

1、计算机、数学或统计学相关专业本科及以上学历；
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；
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及实践经验；
2、在SIGKDD、ICML、NIPS、WSDM、WWW、ACL、RECSYS等相关国际顶级会议上有文献发表；
3、有ACM / Topcoder Algorithm 或类似算法竞赛经历者优先。

【投递方式】

感兴趣的同学可以发简历到 yipeng@kuaishou.com