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）
{
"schema_version": "via_ai_product_manager_jobs_v1",
"data_type": "ai_product_manager_jobs",
"job": {
"job_title": "推荐算法工程师-【Ranking方向】",
"job_level": "未披露",AI生成
"work_category": "全职",AI生成
"department": "D5464",
"location": "Beijing",
"work_mode": "未披露",AI生成
"job_category": "J0011"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": "未披露",
"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "推荐算法工程师-【Ranking方向】\n\n基础信息\n招聘类型：社招\n职位类别：J0011\n工作地点：Beijing\n所属部门：D5464\n发布时间：2026-06-22\n\n岗位职责\n1、负责快手主APP、快手极速版等最核心场景的精排模型&OneRec-RewardModel优化；\n2、通过应用推荐算法&大模型技术，优化亿级用户视频推荐体验，提升全站用户停留时长、留存率等核心指标；\n3、持续提升精排模型&RewardModel性能，具体方向包括：精排模型Scaling、长序列建模、长期价值建模、强化学习偏好对齐、大模型增强推荐系统等。\n\n任职要求\n1、对AI技术具备强烈热情，认同技术驱动业务与社会价值提升；\n2、在推荐系统、计算广告、信息检索、NLP、LLM、强化学习、多模态、高效训练/推理等至少一个领域具备扎实技术积累与业务落地经验；\n3、具备优秀的工程实现能力，熟练掌握常用数据结构和算法，至少熟练使用一种深度学习开源框架如Caffe，Tensorflow，Pytorch等；\n4、能够快速阅读和复现前沿文献，具有良好的问题分析、解决及团队协作能力。",
"requirements_text": "推荐算法工程师-【Ranking方向】\n\n基础信息\n招聘类型：社招\n职位类别：J0011\n工作地点：Beijing\n所属部门：D5464\n发布时间：2026-06-22\n\n岗位职责\n1、负责快手主APP、快手极速版等最核心场景的精排模型&OneRec-RewardModel优化；\n2、通过应用推荐算法&大模型技术，优化亿级用户视频推荐体验，提升全站用户停留时长、留存率等核心指标；\n3、持续提升精排模型&RewardModel性能，具体方向包括：精排模型Scaling、长序列建模、长期价值建模、强化学习偏好对齐、大模型增强推荐系统等。\n\n任职要求\n1、对AI技术具备强烈热情，认同技术驱动业务与社会价值提升；\n2、在推荐系统、计算广告、信息检索、NLP、LLM、强化学习、多模态、高效训练/推理等至少一个领域具备扎实技术积累与业务落地经验；\n3、具备优秀的工程实现能力，熟练掌握常用数据结构和算法，至少熟练使用一种深度学习开源框架如Caffe，Tensorflow，Pytorch等；\n4、能够快速阅读和复现前沿文献，具有良好的问题分析、解决及团队协作能力。",
"skills": [AI生成
"PyTorch",
"TensorFlow",
"深度学习",
"强化学习",
"自然语言处理",
"推荐算法",
"数据结构",
"团队协作",
"建模",
"招聘",
"大语言模型"
],
"preferred_qualifications": "未披露",
"job_highlights": "未披露"
},
"contact": {
"recruiter_name": "未披露",
"contact_methods": [
{
"type": "apply_link",
"value": "https://zhaopin.kuaishou.cn/recruit/e/#/official/social/job-info/20743"
}
]
},
"posting": {
"posting_id": "20743",
"post_date": "2026-06-22",
"hire_time": "未披露",
"update_date": "20260917",
"job_url": "https://zhaopin.kuaishou.cn/recruit/e/#/official/social/job-info/20743"
},
"fulltext": "推荐算法工程师-【Ranking方向】\n推荐算法工程师-【Ranking方向】\n\n基础信息\n招聘类型：社招\n职位类别：J0011\n工作地点：Beijing\n所属部门：D5464\n发布时间：2026-06-22\n\n岗位职责\n1、负责快手主APP、快手极速版等最核心场景的精排模型&OneRec-RewardModel优化；\n2、通过应用推荐算法&大模型技术，优化亿级用户视频推荐体验，提升全站用户停留时长、留存率等核心指标；\n3、持续提升精排模型&RewardModel性能，具体方向包括：精排模型Scaling、长序列建模、长期价值建模、强化学习偏好对齐、大模型增强推荐系统等。\n\n任职要求\n1、对AI技术具备强烈热情，认同技术驱动业务与社会价值提升；\n2、在推荐系统、计算广告、信息检索、NLP、LLM、强化学习、多模态、高效训练/推理等至少一个领域具备扎实技术积累与业务落地经验；\n3、具备优秀的工程实现能力，熟练掌握常用数据结构和算法，至少熟练使用一种深度学习开源框架如Caffe，Tensorflow，Pytorch等；\n4、能够快速阅读和复现前沿文献，具有良好的问题分析、解决及团队协作能力。\n推荐算法工程师-【Ranking方向】\n\n基础信息\n招聘类型：社招\n职位类别：J0011\n工作地点：Beijing\n所属部门：D5464\n发布时间：2026-06-22\n\n岗位职责\n1、负责快手主APP、快手极速版等最核心场景的精排模型&OneRec-RewardModel优化；\n2、通过应用推荐算法&大模型技术，优化亿级用户视频推荐体验，提升全站用户停留时长、留存率等核心指标；\n3、持续提升精排模型&RewardModel性能，具体方向包括：精排模型Scaling、长序列建模、长期价值建模、强化学习偏好对齐、大模型增强推荐系统等。\n\n任职要求\n1、对AI技术具备强烈热情，认同技术驱动业务与社会价值提升；\n2、在推荐系统、计算广告、信息检索、NLP、LLM、强化学习、多模态、高效训练/推理等至少一个领域具备扎实技术积累与业务落地经验；\n3、具备优秀的工程实现能力，熟练掌握常用数据结构和算法，至少熟练使用一种深度学习开源框架如Caffe，Tensorflow，Pytorch等；\n4、能够快速阅读和复现前沿文献，具有良好的问题分析、解决及团队协作能力。\n推荐算法工程师-【Ranking方向】\n\n基础信息\n招聘类型：社招\n职位类别：J0011\n工作地点：Beijing\n所属部门：D5464\n发布时间：2026-06-22\n\n岗位职责\n1、负责快手主APP、快手极速版等最核心场景的精排模型&OneRec-RewardModel优化；\n2、通过应用推荐算法&大模型技术，优化亿级用户视频推荐体验，提升全站用户停留时长、留存率等核心指标；\n3、持续提升精排模型&RewardModel性能，具体方向包括：精排模型Scaling、长序列建模、长期价值建模、强化学习偏好对齐、大模型增强推荐系统等。\n\n任职要求\n1、对AI技术具备强烈热情，认同技术驱动业务与社会价值提升；\n2、在推荐系统、计算广告、信息检索、NLP、LLM、强化学习、多模态、高效训练/推理等至少一个领域具备扎实技术积累与业务落地经验；\n3、具备优秀的工程实现能力，熟练掌握常用数据结构和算法，至少熟练使用一种深度学习开源框架如Caffe，Tensorflow，Pytorch等；\n4、能够快速阅读和复现前沿文献，具有良好的问题分析、解决及团队协作能力。",
"standard_classification": {
"std_category_code": "T011",
"std_aux_codes": [],
"std_category_status": null,
"std_taxonomy_version": "20261104"
}
}