主分类:未分类
待分类
来源 JD 数据(旧分类保留,当前主分类见上方)
{
"schema_version": "via_ai_product_manager_jobs_v1",
"data_type": "ai_product_manager_jobs",
"job": {
"job_title": "推荐/广告/搜索引擎C++开发工程师",
"job_level": "校招",AI生成
"work_category": "全职",AI生成
"department": "未披露",
"location": "北京",
"work_mode": "未披露",AI生成
"job_category": "J1020"AI生成
},
"company": {
"company_name": "快手科技",
"company_industry": "内容社区 / 直播 / 电商 / 人工智能",
"company_size": "10000人以上",
"company_website": "kuaishou.com",
"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。"
},
"compensation": {
"salary_range": {
"min": "",
"max": "",
"currency": "未披露",
"cycle": "未披露"
},
"benefits": "未披露"
},
"requirements": {
"working_years": "",
"degree": "本科、硕士或博士毕业生",
"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "推荐/广告/搜索引擎C++开发工程师\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:J1020\n工作地点:北京\n发布时间:2026-09-08\n\n岗位职责\n1、参与快手搜索、广告、推荐等核心业务的引擎架构研发,涵盖召回、排序、预测、特征服务、索引链路、数据流、在线 serving 等核心模块。\n2、负责高性能、高并发、低延迟在线系统的设计与优化,支撑千亿级流量、百万级 QPS 的大规模业务场景。\n3、设计灵活的策略调度与算法工程化框架,通过模块化、平台化能力提升算法策略迭代效率。\n4、持续优化系统性能与资源成本,通过 profiling、代码调优、架构优化等方式提升系统吞吐、稳定性和可扩展性。\n5、建设实时、可靠、可观测的数据链路和特征服务,支持搜索、广告、推荐等多业务场景快速迭代。\n6、与算法、数据、产品等团队协作,推动搜广推基础架构持续演进,用高质量工程能力支撑业务增长。\n\n任职要求\n1、本科、硕士或博士毕业生,计算机、软件工程、人工智能、电子信息、数学等相关专业优先;\n2、编程基础扎实,熟悉C/C++,掌握常见数据结构与算法,具备良好的工程实现能力和代码习惯;\n3、熟悉操作系统、计算机网络、数据库、分布式系统等基础知识,了解IO、多线程、并发编程、内存管理等相关技术;\n4、对高性能系统、分布式架构、搜索/广告/推荐引擎、机器学习在线 serving 等方向有浓厚兴趣;\n5、具备较强的问题拆解能力、学习能力和责任心,能够主动发现问题、分析问题并推动解决。\n加分项:\n1、有C++ 高性能编程、网络编程、多线程、异步IO、RPC 框架、缓存、内存优化等实践经验;\n2、有搜索、广告、推荐、特征服务、索引系统、召回排序、在线 serving 等相关项目经验;\n3、熟悉 Kafka、Flink、Spark、Hive、HBase、Redis 等数据处理或存储组件;\n4、有大型分布式系统、高并发服务、稳定性建设、容量规划、性能调优相关经验;\n5、参与过 ACM/ICPC、CCPC、开源项目、科研项目或有高质量个人工程项目。",
"requirements_text": "推荐/广告/搜索引擎C++开发工程师\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:J1020\n工作地点:北京\n发布时间:2026-09-08\n\n岗位职责\n1、参与快手搜索、广告、推荐等核心业务的引擎架构研发,涵盖召回、排序、预测、特征服务、索引链路、数据流、在线 serving 等核心模块。\n2、负责高性能、高并发、低延迟在线系统的设计与优化,支撑千亿级流量、百万级 QPS 的大规模业务场景。\n3、设计灵活的策略调度与算法工程化框架,通过模块化、平台化能力提升算法策略迭代效率。\n4、持续优化系统性能与资源成本,通过 profiling、代码调优、架构优化等方式提升系统吞吐、稳定性和可扩展性。\n5、建设实时、可靠、可观测的数据链路和特征服务,支持搜索、广告、推荐等多业务场景快速迭代。\n6、与算法、数据、产品等团队协作,推动搜广推基础架构持续演进,用高质量工程能力支撑业务增长。\n\n任职要求\n1、本科、硕士或博士毕业生,计算机、软件工程、人工智能、电子信息、数学等相关专业优先;\n2、编程基础扎实,熟悉C/C++,掌握常见数据结构与算法,具备良好的工程实现能力和代码习惯;\n3、熟悉操作系统、计算机网络、数据库、分布式系统等基础知识,了解IO、多线程、并发编程、内存管理等相关技术;\n4、对高性能系统、分布式架构、搜索/广告/推荐引擎、机器学习在线 serving 等方向有浓厚兴趣;\n5、具备较强的问题拆解能力、学习能力和责任心,能够主动发现问题、分析问题并推动解决。\n加分项:\n1、有C++ 高性能编程、网络编程、多线程、异步IO、RPC 框架、缓存、内存优化等实践经验;\n2、有搜索、广告、推荐、特征服务、索引系统、召回排序、在线 serving 等相关项目经验;\n3、熟悉 Kafka、Flink、Spark、Hive、HBase、Redis 等数据处理或存储组件;\n4、有大型分布式系统、高并发服务、稳定性建设、容量规划、性能调优相关经验;\n5、参与过 ACM/ICPC、CCPC、开源项目、科研项目或有高质量个人工程项目。",
"skills": [AI生成
"C++",
"Redis",
"Spark",
"Flink",
"Kafka",
"机器学习",
"数据结构",
"分布式系统",
"数据库",
"性能调优",
"团队协作",
"学习能力",
"招聘"
],
"preferred_qualifications": "1、本科、硕士或博士毕业生,计算机、软件工程、人工智能、电子信息、数学等相关专业优先;加分项:",
"job_highlights": "未披露"
},
"contact": {
"recruiter_name": "未披露",
"contact_methods": [
{
"type": "apply_link",
"value": "https://campus.kuaishou.cn/recruit/campus/e/#/campus/job-info/13967?recruitSubProjectCodes="
}
]
},
"posting": {
"posting_id": "13967",
"post_date": "2026-09-08",
"hire_time": "未披露",
"update_date": "20260917",
"job_url": "https://campus.kuaishou.cn/recruit/campus/e/#/campus/job-info/13967?recruitSubProjectCodes="
},
"fulltext": "推荐/广告/搜索引擎C++开发工程师\n推荐/广告/搜索引擎C++开发工程师\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:J1020\n工作地点:北京\n发布时间:2026-09-08\n\n岗位职责\n1、参与快手搜索、广告、推荐等核心业务的引擎架构研发,涵盖召回、排序、预测、特征服务、索引链路、数据流、在线 serving 等核心模块。\n2、负责高性能、高并发、低延迟在线系统的设计与优化,支撑千亿级流量、百万级 QPS 的大规模业务场景。\n3、设计灵活的策略调度与算法工程化框架,通过模块化、平台化能力提升算法策略迭代效率。\n4、持续优化系统性能与资源成本,通过 profiling、代码调优、架构优化等方式提升系统吞吐、稳定性和可扩展性。\n5、建设实时、可靠、可观测的数据链路和特征服务,支持搜索、广告、推荐等多业务场景快速迭代。\n6、与算法、数据、产品等团队协作,推动搜广推基础架构持续演进,用高质量工程能力支撑业务增长。\n\n任职要求\n1、本科、硕士或博士毕业生,计算机、软件工程、人工智能、电子信息、数学等相关专业优先;\n2、编程基础扎实,熟悉C/C++,掌握常见数据结构与算法,具备良好的工程实现能力和代码习惯;\n3、熟悉操作系统、计算机网络、数据库、分布式系统等基础知识,了解IO、多线程、并发编程、内存管理等相关技术;\n4、对高性能系统、分布式架构、搜索/广告/推荐引擎、机器学习在线 serving 等方向有浓厚兴趣;\n5、具备较强的问题拆解能力、学习能力和责任心,能够主动发现问题、分析问题并推动解决。\n加分项:\n1、有C++ 高性能编程、网络编程、多线程、异步IO、RPC 框架、缓存、内存优化等实践经验;\n2、有搜索、广告、推荐、特征服务、索引系统、召回排序、在线 serving 等相关项目经验;\n3、熟悉 Kafka、Flink、Spark、Hive、HBase、Redis 等数据处理或存储组件;\n4、有大型分布式系统、高并发服务、稳定性建设、容量规划、性能调优相关经验;\n5、参与过 ACM/ICPC、CCPC、开源项目、科研项目或有高质量个人工程项目。\n推荐/广告/搜索引擎C++开发工程师\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:J1020\n工作地点:北京\n发布时间:2026-09-08\n\n岗位职责\n1、参与快手搜索、广告、推荐等核心业务的引擎架构研发,涵盖召回、排序、预测、特征服务、索引链路、数据流、在线 serving 等核心模块。\n2、负责高性能、高并发、低延迟在线系统的设计与优化,支撑千亿级流量、百万级 QPS 的大规模业务场景。\n3、设计灵活的策略调度与算法工程化框架,通过模块化、平台化能力提升算法策略迭代效率。\n4、持续优化系统性能与资源成本,通过 profiling、代码调优、架构优化等方式提升系统吞吐、稳定性和可扩展性。\n5、建设实时、可靠、可观测的数据链路和特征服务,支持搜索、广告、推荐等多业务场景快速迭代。\n6、与算法、数据、产品等团队协作,推动搜广推基础架构持续演进,用高质量工程能力支撑业务增长。\n\n任职要求\n1、本科、硕士或博士毕业生,计算机、软件工程、人工智能、电子信息、数学等相关专业优先;\n2、编程基础扎实,熟悉C/C++,掌握常见数据结构与算法,具备良好的工程实现能力和代码习惯;\n3、熟悉操作系统、计算机网络、数据库、分布式系统等基础知识,了解IO、多线程、并发编程、内存管理等相关技术;\n4、对高性能系统、分布式架构、搜索/广告/推荐引擎、机器学习在线 serving 等方向有浓厚兴趣;\n5、具备较强的问题拆解能力、学习能力和责任心,能够主动发现问题、分析问题并推动解决。\n加分项:\n1、有C++ 高性能编程、网络编程、多线程、异步IO、RPC 框架、缓存、内存优化等实践经验;\n2、有搜索、广告、推荐、特征服务、索引系统、召回排序、在线 serving 等相关项目经验;\n3、熟悉 Kafka、Flink、Spark、Hive、HBase、Redis 等数据处理或存储组件;\n4、有大型分布式系统、高并发服务、稳定性建设、容量规划、性能调优相关经验;\n5、参与过 ACM/ICPC、CCPC、开源项目、科研项目或有高质量个人工程项目。\n推荐/广告/搜索引擎C++开发工程师\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:J1020\n工作地点:北京\n发布时间:2026-09-08\n\n岗位职责\n1、参与快手搜索、广告、推荐等核心业务的引擎架构研发,涵盖召回、排序、预测、特征服务、索引链路、数据流、在线 serving 等核心模块。\n2、负责高性能、高并发、低延迟在线系统的设计与优化,支撑千亿级流量、百万级 QPS 的大规模业务场景。\n3、设计灵活的策略调度与算法工程化框架,通过模块化、平台化能力提升算法策略迭代效率。\n4、持续优化系统性能与资源成本,通过 profiling、代码调优、架构优化等方式提升系统吞吐、稳定性和可扩展性。\n5、建设实时、可靠、可观测的数据链路和特征服务,支持搜索、广告、推荐等多业务场景快速迭代。\n6、与算法、数据、产品等团队协作,推动搜广推基础架构持续演进,用高质量工程能力支撑业务增长。\n\n任职要求\n1、本科、硕士或博士毕业生,计算机、软件工程、人工智能、电子信息、数学等相关专业优先;\n2、编程基础扎实,熟悉C/C++,掌握常见数据结构与算法,具备良好的工程实现能力和代码习惯;\n3、熟悉操作系统、计算机网络、数据库、分布式系统等基础知识,了解IO、多线程、并发编程、内存管理等相关技术;\n4、对高性能系统、分布式架构、搜索/广告/推荐引擎、机器学习在线 serving 等方向有浓厚兴趣;\n5、具备较强的问题拆解能力、学习能力和责任心,能够主动发现问题、分析问题并推动解决。\n加分项:\n1、有C++ 高性能编程、网络编程、多线程、异步IO、RPC 框架、缓存、内存优化等实践经验;\n2、有搜索、广告、推荐、特征服务、索引系统、召回排序、在线 serving 等相关项目经验;\n3、熟悉 Kafka、Flink、Spark、Hive、HBase、Redis 等数据处理或存储组件;\n4、有大型分布式系统、高并发服务、稳定性建设、容量规划、性能调优相关经验;\n5、参与过 ACM/ICPC、CCPC、开源项目、科研项目或有高质量个人工程项目。",
"standard_classification": {
"std_category_code": null,
"std_aux_codes": [],
"std_category_status": null,
"std_taxonomy_version": null
}
}