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        "responsibilities": "【快Star实习】推荐算法工程师-生成式推荐\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\n发布时间：2026-03-10\n\n岗位职责\n团队介绍：快手消费策略算法部链路机制方向，短视频推荐业务最核心优化场景和场地，目标是通过端到端等技术方案（不局限于此）提升推荐系统个性化程度，推荐用户满意的短视频。\n1、参与生成式推荐方向的研究和落地，包含但不限于OneRec基座模型、Reward Model的迭代；\n2、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；\n3、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。",
        "requirements_text": "【快Star实习】推荐算法工程师-生成式推荐\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\n发布时间：2026-03-10\n\n岗位职责\n团队介绍：快手消费策略算法部链路机制方向，短视频推荐业务最核心优化场景和场地，目标是通过端到端等技术方案（不局限于此）提升推荐系统个性化程度，推荐用户满意的短视频。\n1、参与生成式推荐方向的研究和落地，包含但不限于OneRec基座模型、Reward Model的迭代；\n2、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；\n3、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。",
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            "Python",
            "Java",
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            "Linux",
            "机器学习",
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            "数据结构",
            "数据挖掘",
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