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": "视频搜索算法专家-【搜索】",
"job_level": "专家",AI生成
"work_category": "全职",AI生成
"department": "D3967",
"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": "视频搜索算法专家-【搜索】\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：D3967\n发布时间：2026-06-12\n\n岗位职责\n我们负责快手视频搜索算法研发，致力于将大模型技术与海量数据深度结合，打造精准高效智能的下一代搜索范式。团队成员来自国内外顶尖高校，相关技术成果在ICLR/NIPS/KDD/SIGIR/WWW等顶会发表。\n1、参与亿级用户规模视频搜索算法全链路研发工作，包括但不限于召回、排序、策略机制等模块，提升用户体验及留存等核心指标；\n2、探索大模型在视频搜索场景的落地应用，包括但不限于生成式检索、多模态、排序模型scaling up、意图理解及GSB自动化评测等。\n\n任职要求\n1、熟悉常用机器学习和数据挖掘算法，具有优秀的分析和解决问题的能力；\n2、对搜广推算法、LLM/MLLM有深入研究经验；\n3、有较强的工程实现能力，熟悉C/C++、Python。\n加分项:\n1、在国际顶会上发表过搜推广/LLM/MLLM等相关论文；\n2、有搜广推业务上大规模机器学习优化落地经验。",
"requirements_text": "视频搜索算法专家-【搜索】\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：D3967\n发布时间：2026-06-12\n\n岗位职责\n我们负责快手视频搜索算法研发，致力于将大模型技术与海量数据深度结合，打造精准高效智能的下一代搜索范式。团队成员来自国内外顶尖高校，相关技术成果在ICLR/NIPS/KDD/SIGIR/WWW等顶会发表。\n1、参与亿级用户规模视频搜索算法全链路研发工作，包括但不限于召回、排序、策略机制等模块，提升用户体验及留存等核心指标；\n2、探索大模型在视频搜索场景的落地应用，包括但不限于生成式检索、多模态、排序模型scaling up、意图理解及GSB自动化评测等。\n\n任职要求\n1、熟悉常用机器学习和数据挖掘算法，具有优秀的分析和解决问题的能力；\n2、对搜广推算法、LLM/MLLM有深入研究经验；\n3、有较强的工程实现能力，熟悉C/C++、Python。\n加分项:\n1、在国际顶会上发表过搜推广/LLM/MLLM等相关论文；\n2、有搜广推业务上大规模机器学习优化落地经验。",
"skills": [AI生成
"Python",
"C++",
"机器学习",
"搜索算法",
"数据挖掘",
"解决问题",
"招聘",
"大语言模型"
],
"preferred_qualifications": "加分项:",
"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/2893"
}
]
},
"posting": {
"posting_id": "2893",
"post_date": "2026-06-12",
"hire_time": "未披露",
"update_date": "20260917",
"job_url": "https://zhaopin.kuaishou.cn/recruit/e/#/official/social/job-info/2893"
},
"fulltext": "视频搜索算法专家-【搜索】\n视频搜索算法专家-【搜索】\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：D3967\n发布时间：2026-06-12\n\n岗位职责\n我们负责快手视频搜索算法研发，致力于将大模型技术与海量数据深度结合，打造精准高效智能的下一代搜索范式。团队成员来自国内外顶尖高校，相关技术成果在ICLR/NIPS/KDD/SIGIR/WWW等顶会发表。\n1、参与亿级用户规模视频搜索算法全链路研发工作，包括但不限于召回、排序、策略机制等模块，提升用户体验及留存等核心指标；\n2、探索大模型在视频搜索场景的落地应用，包括但不限于生成式检索、多模态、排序模型scaling up、意图理解及GSB自动化评测等。\n\n任职要求\n1、熟悉常用机器学习和数据挖掘算法，具有优秀的分析和解决问题的能力；\n2、对搜广推算法、LLM/MLLM有深入研究经验；\n3、有较强的工程实现能力，熟悉C/C++、Python。\n加分项:\n1、在国际顶会上发表过搜推广/LLM/MLLM等相关论文；\n2、有搜广推业务上大规模机器学习优化落地经验。\n视频搜索算法专家-【搜索】\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：D3967\n发布时间：2026-06-12\n\n岗位职责\n我们负责快手视频搜索算法研发，致力于将大模型技术与海量数据深度结合，打造精准高效智能的下一代搜索范式。团队成员来自国内外顶尖高校，相关技术成果在ICLR/NIPS/KDD/SIGIR/WWW等顶会发表。\n1、参与亿级用户规模视频搜索算法全链路研发工作，包括但不限于召回、排序、策略机制等模块，提升用户体验及留存等核心指标；\n2、探索大模型在视频搜索场景的落地应用，包括但不限于生成式检索、多模态、排序模型scaling up、意图理解及GSB自动化评测等。\n\n任职要求\n1、熟悉常用机器学习和数据挖掘算法，具有优秀的分析和解决问题的能力；\n2、对搜广推算法、LLM/MLLM有深入研究经验；\n3、有较强的工程实现能力，熟悉C/C++、Python。\n加分项:\n1、在国际顶会上发表过搜推广/LLM/MLLM等相关论文；\n2、有搜广推业务上大规模机器学习优化落地经验。\n视频搜索算法专家-【搜索】\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：D3967\n发布时间：2026-06-12\n\n岗位职责\n我们负责快手视频搜索算法研发，致力于将大模型技术与海量数据深度结合，打造精准高效智能的下一代搜索范式。团队成员来自国内外顶尖高校，相关技术成果在ICLR/NIPS/KDD/SIGIR/WWW等顶会发表。\n1、参与亿级用户规模视频搜索算法全链路研发工作，包括但不限于召回、排序、策略机制等模块，提升用户体验及留存等核心指标；\n2、探索大模型在视频搜索场景的落地应用，包括但不限于生成式检索、多模态、排序模型scaling up、意图理解及GSB自动化评测等。\n\n任职要求\n1、熟悉常用机器学习和数据挖掘算法，具有优秀的分析和解决问题的能力；\n2、对搜广推算法、LLM/MLLM有深入研究经验；\n3、有较强的工程实现能力，熟悉C/C++、Python。\n加分项:\n1、在国际顶会上发表过搜推广/LLM/MLLM等相关论文；\n2、有搜广推业务上大规模机器学习优化落地经验。",
"standard_classification": {
"std_category_code": "T011",
"std_aux_codes": [],
"std_category_status": null,
"std_taxonomy_version": "20261104"
}
}