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职位列表 链接有效 不适用(官网全量采集) official:kuaishou:11530

【留用实习】推荐算法工程师

未披露 · 北京 / 杭州 · 快手科技

主分类:搜索推荐与业务决策算法研发
算法与数据
来源 JD 数据(旧分类保留,当前主分类见上方)
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        "responsibilities": "【留用实习】推荐算法工程师\n\n基础信息\n招聘项目:全部校招\n招聘类型:校招\n职位类别:J1005\n工作地点:北京 / 杭州\n发布时间:2026-03-06\n\n岗位职责\n1、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;\n2、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;\n3、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;\n4、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;\n5、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;\n6、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;\n7、参与全域流量博弈的机制设计,协助拓展业务边界;\n8、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。\n\n任职要求\n1、硕士及以上学历,计算机、数学或统计学相关专业;\n2、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;\n3、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;\n4、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。\n加分项:\n1、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;\n2、有实际线上的高并发架构开发和调优的经验;\n3、在SIGKDD、ICML、NIPS、WSDM、WWW、ACL、RECSYS等相关国际顶级会议上有文献发表;\n4、有ICPC、Topcoder Algorithm或类似算法竞赛经历者优先。\n*本岗位(北京)简历稀缺。",
        "requirements_text": "【留用实习】推荐算法工程师\n\n基础信息\n招聘项目:全部校招\n招聘类型:校招\n职位类别:J1005\n工作地点:北京 / 杭州\n发布时间:2026-03-06\n\n岗位职责\n1、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;\n2、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;\n3、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;\n4、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;\n5、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;\n6、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;\n7、参与全域流量博弈的机制设计,协助拓展业务边界;\n8、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。\n\n任职要求\n1、硕士及以上学历,计算机、数学或统计学相关专业;\n2、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;\n3、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;\n4、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。\n加分项:\n1、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;\n2、有实际线上的高并发架构开发和调优的经验;\n3、在SIGKDD、ICML、NIPS、WSDM、WWW、ACL、RECSYS等相关国际顶级会议上有文献发表;\n4、有ICPC、Topcoder Algorithm或类似算法竞赛经历者优先。\n*本岗位(北京)简历稀缺。",
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