主分类:搜索推荐与业务决策算法研发
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": "推荐算法实习生-【内容增长算法部】\n\n基础信息\n招聘类型:实习\n职位类别:J0011\n工作地点:Beijing\n所属部门:D5714\n发布时间:2026-04-02\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,包括但不限于神经网络模型设计与优化、强化学习、迁移学习、主动学习等的算法和系统研发等;\n3、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,优化快手的推荐效果;\n4、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;\n5、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。\n\n任职要求\n1、计算机、数学或统计学相关专业本科及以上学历;\n2、熟悉Linux,C++,Java和Python,优秀的编码与代码控制能力,扎实的数据结构和算法功底;\n3、熟悉大规模数据挖掘、机器学习、分布式计算;\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及实践经验;\n2、在SIGKDD、ICML、NIPS、WSDM、WWW、ACL、RECSYS等相关国际顶级会议上有文献发表;\n3、有ACM / Topcoder Algorithm 或类似算法竞赛经历者优先。",
"requirements_text": "推荐算法实习生-【内容增长算法部】\n\n基础信息\n招聘类型:实习\n职位类别:J0011\n工作地点:Beijing\n所属部门:D5714\n发布时间:2026-04-02\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,包括但不限于神经网络模型设计与优化、强化学习、迁移学习、主动学习等的算法和系统研发等;\n3、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,优化快手的推荐效果;\n4、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;\n5、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。\n\n任职要求\n1、计算机、数学或统计学相关专业本科及以上学历;\n2、熟悉Linux,C++,Java和Python,优秀的编码与代码控制能力,扎实的数据结构和算法功底;\n3、熟悉大规模数据挖掘、机器学习、分布式计算;\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及实践经验;\n2、在SIGKDD、ICML、NIPS、WSDM、WWW、ACL、RECSYS等相关国际顶级会议上有文献发表;\n3、有ACM / Topcoder Algorithm 或类似算法竞赛经历者优先。",
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"fulltext": "推荐算法实习生-【内容增长算法部】\n推荐算法实习生-【内容增长算法部】\n\n基础信息\n招聘类型:实习\n职位类别:J0011\n工作地点:Beijing\n所属部门:D5714\n发布时间:2026-04-02\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,包括但不限于神经网络模型设计与优化、强化学习、迁移学习、主动学习等的算法和系统研发等;\n3、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,优化快手的推荐效果;\n4、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;\n5、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。\n\n任职要求\n1、计算机、数学或统计学相关专业本科及以上学历;\n2、熟悉Linux,C++,Java和Python,优秀的编码与代码控制能力,扎实的数据结构和算法功底;\n3、熟悉大规模数据挖掘、机器学习、分布式计算;\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及实践经验;\n2、在SIGKDD、ICML、NIPS、WSDM、WWW、ACL、RECSYS等相关国际顶级会议上有文献发表;\n3、有ACM / Topcoder Algorithm 或类似算法竞赛经历者优先。\n推荐算法实习生-【内容增长算法部】\n\n基础信息\n招聘类型:实习\n职位类别:J0011\n工作地点:Beijing\n所属部门:D5714\n发布时间:2026-04-02\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,包括但不限于神经网络模型设计与优化、强化学习、迁移学习、主动学习等的算法和系统研发等;\n3、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,优化快手的推荐效果;\n4、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;\n5、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。\n\n任职要求\n1、计算机、数学或统计学相关专业本科及以上学历;\n2、熟悉Linux,C++,Java和Python,优秀的编码与代码控制能力,扎实的数据结构和算法功底;\n3、熟悉大规模数据挖掘、机器学习、分布式计算;\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及实践经验;\n2、在SIGKDD、ICML、NIPS、WSDM、WWW、ACL、RECSYS等相关国际顶级会议上有文献发表;\n3、有ACM / Topcoder Algorithm 或类似算法竞赛经历者优先。\n推荐算法实习生-【内容增长算法部】\n\n基础信息\n招聘类型:实习\n职位类别:J0011\n工作地点:Beijing\n所属部门:D5714\n发布时间:2026-04-02\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,包括但不限于神经网络模型设计与优化、强化学习、迁移学习、主动学习等的算法和系统研发等;\n3、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,优化快手的推荐效果;\n4、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;\n5、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。\n\n任职要求\n1、计算机、数学或统计学相关专业本科及以上学历;\n2、熟悉Linux,C++,Java和Python,优秀的编码与代码控制能力,扎实的数据结构和算法功底;\n3、熟悉大规模数据挖掘、机器学习、分布式计算;\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及实践经验;\n2、在SIGKDD、ICML、NIPS、WSDM、WWW、ACL、RECSYS等相关国际顶级会议上有文献发表;\n3、有ACM / Topcoder Algorithm 或类似算法竞赛经历者优先。",
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