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岗位1:
岗位职责
负责 CTR / CVR / LTV 等广告排序核心模型的优化与创新
探索并实现大规模分布式机器学习模型与训练工具
面向社交电商场景,进行「商品-用户-内容 / 关系」等多维数据建模,提升流量变现效率与电商转化效率
强化学习、深度学习在商业化营销业务中的前沿探索与落地应用
任职要求
熟悉 Python / Java / C++ 中至少一门语言,具备良好的数据结构与算法基础
熟悉机器学习、深度学习、数据挖掘相关方法,熟练使用 TensorFlow 或 PyTorch 等深度学习框架
数据驱动思维强,具备较好的数据分析与数据挖掘能力
理解广告算法与业务逻辑,熟悉常见广告 / 推荐模型
有 1 年及以上搜索广告或展示广告相关经验者优先
加分项
有 deep model 在大规模线上业务中的实践经验,尤其是广告或推荐系统方向
岗位2:
岗位职责
基于快手海量用户与商家数据,探索并落地机器学习、迁移学习、图学习、强化学习、LLM、Diffusion、多模态、博弈论等前沿技术,解决短视频广告内循环中的多元异构数据建模问题
持续迭代优化广告系统核心精排模型,提升广告业务关键指标,驱动商业化高速增长
通过数据分析与挖掘业务机会,面向流量投放侧与广告主优化侧进行算法设计与效果提升
对业务具备独立思考能力,紧跟业界前沿技术,结合业务特点推动技术创新与业务突破
任职要求
计算机科学、数学、统计等相关专业 硕士及以上学历
熟练掌握 C / C++ / Java / Python 中至少一门编程语言
具备机器学习、数据挖掘、NLP、推荐系统等相关研究或工程经验
技术热情强,对技术驱动业务增长有长期投入意愿,具备优秀的问题分析与解决能力
良好的沟通能力与团队协作能力
加分项
在相关领域顶级会议发表过论文
有大规模工业级推荐 / 广告系统经验
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【社招】【内推】快手商业化(多模态/LLM/推荐)
adolescent
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