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职位列表 链接有效 不适用(官网全量采集) official:kuaishou:13034

推荐算法工程师

未披露 · 北京 · 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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        "company_description": "快手是内容社区与技术平台公司,业务覆盖短视频、直播、电商、本地生活与 AI 应用。"
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        "responsibilities": "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\n发布时间:2026-08-09\n\n岗位职责\n1、负责多业务融合混排系统的建设,将推荐、电商、本地生活、直播打赏、商业化广告等多个业务域的内容统一编排,实现全局最优的流量分配与内容呈现;\n2、参与多业务融合混排系统的机制设计与算法迭代,探索提升全局流量分发效率的策略方案;\n3、协助构建多目标优化体系,在用户体验、业务收入、内容生态等多维约束下,参与混排策略的设计与实验验证;\n4、参与建设混排效果评估体系,协助设计离线指标与在线实验方案,量化混排策略对各业务及全局目标的影响;\n5、跟进端到端混排建模、强化学习、大语言模型等前沿方向,探索其在混排场景的落地可行性。\n\n任职要求\n1、计算机、数学、统计等相关专业,本科及以上学历;\n2、具备推荐系统、排序模型(DNN / 双塔 / Transformer 等)的基础知识,有相关课程项目或实习经验者优先;\n3、了解多目标优化、运筹优化或强化学习;\n4、熟练使用 Python / C++,具备扎实的编程基础和工程能力,能独立完成模型训练与效果验证;\n5、对推荐 / 商业化广告流量策略有一定了解,对多业务混排、流量分配等方向有好奇心和探索热情。\n加分项:\n1、有多业务混排、流量分配、商业与体验平衡相关的实习或研究经验;\n2、在 KDD / NeurIPS / SIGIR / RecSys 等顶会有相关方向发表;\n3、对拍卖机制等机制设计有了解或研究兴趣。",
        "requirements_text": "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\n发布时间:2026-08-09\n\n岗位职责\n1、负责多业务融合混排系统的建设,将推荐、电商、本地生活、直播打赏、商业化广告等多个业务域的内容统一编排,实现全局最优的流量分配与内容呈现;\n2、参与多业务融合混排系统的机制设计与算法迭代,探索提升全局流量分发效率的策略方案;\n3、协助构建多目标优化体系,在用户体验、业务收入、内容生态等多维约束下,参与混排策略的设计与实验验证;\n4、参与建设混排效果评估体系,协助设计离线指标与在线实验方案,量化混排策略对各业务及全局目标的影响;\n5、跟进端到端混排建模、强化学习、大语言模型等前沿方向,探索其在混排场景的落地可行性。\n\n任职要求\n1、计算机、数学、统计等相关专业,本科及以上学历;\n2、具备推荐系统、排序模型(DNN / 双塔 / Transformer 等)的基础知识,有相关课程项目或实习经验者优先;\n3、了解多目标优化、运筹优化或强化学习;\n4、熟练使用 Python / C++,具备扎实的编程基础和工程能力,能独立完成模型训练与效果验证;\n5、对推荐 / 商业化广告流量策略有一定了解,对多业务混排、流量分配等方向有好奇心和探索热情。\n加分项:\n1、有多业务混排、流量分配、商业与体验平衡相关的实习或研究经验;\n2、在 KDD / NeurIPS / SIGIR / RecSys 等顶会有相关方向发表;\n3、对拍卖机制等机制设计有了解或研究兴趣。",
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            "Python",
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            "强化学习",
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            "模型训练",
            "建模",
            "招聘",
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        ],
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    "fulltext": "推荐算法工程师\n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\n发布时间:2026-08-09\n\n岗位职责\n1、负责多业务融合混排系统的建设,将推荐、电商、本地生活、直播打赏、商业化广告等多个业务域的内容统一编排,实现全局最优的流量分配与内容呈现;\n2、参与多业务融合混排系统的机制设计与算法迭代,探索提升全局流量分发效率的策略方案;\n3、协助构建多目标优化体系,在用户体验、业务收入、内容生态等多维约束下,参与混排策略的设计与实验验证;\n4、参与建设混排效果评估体系,协助设计离线指标与在线实验方案,量化混排策略对各业务及全局目标的影响;\n5、跟进端到端混排建模、强化学习、大语言模型等前沿方向,探索其在混排场景的落地可行性。\n\n任职要求\n1、计算机、数学、统计等相关专业,本科及以上学历;\n2、具备推荐系统、排序模型(DNN / 双塔 / Transformer 等)的基础知识,有相关课程项目或实习经验者优先;\n3、了解多目标优化、运筹优化或强化学习;\n4、熟练使用 Python / C++,具备扎实的编程基础和工程能力,能独立完成模型训练与效果验证;\n5、对推荐 / 商业化广告流量策略有一定了解,对多业务混排、流量分配等方向有好奇心和探索热情。\n加分项:\n1、有多业务混排、流量分配、商业与体验平衡相关的实习或研究经验;\n2、在 KDD / NeurIPS / SIGIR / RecSys 等顶会有相关方向发表;\n3、对拍卖机制等机制设计有了解或研究兴趣。\n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\n发布时间:2026-08-09\n\n岗位职责\n1、负责多业务融合混排系统的建设,将推荐、电商、本地生活、直播打赏、商业化广告等多个业务域的内容统一编排,实现全局最优的流量分配与内容呈现;\n2、参与多业务融合混排系统的机制设计与算法迭代,探索提升全局流量分发效率的策略方案;\n3、协助构建多目标优化体系,在用户体验、业务收入、内容生态等多维约束下,参与混排策略的设计与实验验证;\n4、参与建设混排效果评估体系,协助设计离线指标与在线实验方案,量化混排策略对各业务及全局目标的影响;\n5、跟进端到端混排建模、强化学习、大语言模型等前沿方向,探索其在混排场景的落地可行性。\n\n任职要求\n1、计算机、数学、统计等相关专业,本科及以上学历;\n2、具备推荐系统、排序模型(DNN / 双塔 / Transformer 等)的基础知识,有相关课程项目或实习经验者优先;\n3、了解多目标优化、运筹优化或强化学习;\n4、熟练使用 Python / C++,具备扎实的编程基础和工程能力,能独立完成模型训练与效果验证;\n5、对推荐 / 商业化广告流量策略有一定了解,对多业务混排、流量分配等方向有好奇心和探索热情。\n加分项:\n1、有多业务混排、流量分配、商业与体验平衡相关的实习或研究经验;\n2、在 KDD / NeurIPS / SIGIR / RecSys 等顶会有相关方向发表;\n3、对拍卖机制等机制设计有了解或研究兴趣。\n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\n发布时间:2026-08-09\n\n岗位职责\n1、负责多业务融合混排系统的建设,将推荐、电商、本地生活、直播打赏、商业化广告等多个业务域的内容统一编排,实现全局最优的流量分配与内容呈现;\n2、参与多业务融合混排系统的机制设计与算法迭代,探索提升全局流量分发效率的策略方案;\n3、协助构建多目标优化体系,在用户体验、业务收入、内容生态等多维约束下,参与混排策略的设计与实验验证;\n4、参与建设混排效果评估体系,协助设计离线指标与在线实验方案,量化混排策略对各业务及全局目标的影响;\n5、跟进端到端混排建模、强化学习、大语言模型等前沿方向,探索其在混排场景的落地可行性。\n\n任职要求\n1、计算机、数学、统计等相关专业,本科及以上学历;\n2、具备推荐系统、排序模型(DNN / 双塔 / Transformer 等)的基础知识,有相关课程项目或实习经验者优先;\n3、了解多目标优化、运筹优化或强化学习;\n4、熟练使用 Python / C++,具备扎实的编程基础和工程能力,能独立完成模型训练与效果验证;\n5、对推荐 / 商业化广告流量策略有一定了解,对多业务混排、流量分配等方向有好奇心和探索热情。\n加分项:\n1、有多业务混排、流量分配、商业与体验平衡相关的实习或研究经验;\n2、在 KDD / NeurIPS / SIGIR / RecSys 等顶会有相关方向发表;\n3、对拍卖机制等机制设计有了解或研究兴趣。",
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