{
    "schema_version": "via_ai_product_manager_jobs_v1",
    "data_type": "ai_product_manager_jobs",
    "job": {
        "job_title": "电商推荐架构高级C++工程师（召回引擎 & 特征工程方向）",
        "job_level": "高级",AI生成
        "work_category": "全职",AI生成
        "department": "D5470",
        "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": 3,
        "degree": "未披露",
        "language": "未披露",AI生成
        "visa_support": "未披露",
        "responsibilities": "电商推荐架构高级C++工程师（召回引擎 & 特征工程方向）\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：D5470\n发布时间：2026-01-28\n\n岗位职责\n1. 支撑快手电商亿级用户推荐系统的分布式召回引擎设计、开发与性能优化，推动召回能力的平台化建设，提升策略迭代效率与系统复用性；\n2. 参与多路召回策略（如向量召回、行为序列召回、图召回、规则召回等）的架构实现，持续提升召回覆盖率、多样性与相关性，同时沉淀通用召回组件与平台能力；\n3. 构建高可用、高性能的特征生产与管理体系，覆盖离线、近线、在线全链路的特征抽取、计算、存储与服务，推进特征平台化演进，保障特征一致性、时效性与易用性；\n4. 与算法、数据、存储团队紧密协作，将业务需求高效转化为可扩展、可维护的技术方案，推动推荐效果与系统性能双提升。\n\n任职要求\n1. 3-5年互联网后端或推荐系统相关工作经验，具备扎实的编程能力，熟练掌握 C++ / Python，有良好的工程规范和系统设计能力；\n2. 具备分布式系统开发经验，熟悉高并发、高可用架构设计；有分布式存储设计或优化经验者优先；\n3. 熟悉主流召回架构（如双塔模型、多兴趣网络、序列建模等），具备平台化抽象思维，能将召回能力封装为通用服务；\n4. 熟悉特征工程全流程，理解特征生命周期管理；有特征平台或特征中台开发经验者优先，具备推动特征体系标准化、平台化的能力；\n5. 有搜索、广告、推荐背景者优先；具备强烈的技术热情、ownership 意识和跨团队协作精神。",
        "requirements_text": "电商推荐架构高级C++工程师（召回引擎 & 特征工程方向）\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：D5470\n发布时间：2026-01-28\n\n岗位职责\n1. 支撑快手电商亿级用户推荐系统的分布式召回引擎设计、开发与性能优化，推动召回能力的平台化建设，提升策略迭代效率与系统复用性；\n2. 参与多路召回策略（如向量召回、行为序列召回、图召回、规则召回等）的架构实现，持续提升召回覆盖率、多样性与相关性，同时沉淀通用召回组件与平台能力；\n3. 构建高可用、高性能的特征生产与管理体系，覆盖离线、近线、在线全链路的特征抽取、计算、存储与服务，推进特征平台化演进，保障特征一致性、时效性与易用性；\n4. 与算法、数据、存储团队紧密协作，将业务需求高效转化为可扩展、可维护的技术方案，推动推荐效果与系统性能双提升。\n\n任职要求\n1. 3-5年互联网后端或推荐系统相关工作经验，具备扎实的编程能力，熟练掌握 C++ / Python，有良好的工程规范和系统设计能力；\n2. 具备分布式系统开发经验，熟悉高并发、高可用架构设计；有分布式存储设计或优化经验者优先；\n3. 熟悉主流召回架构（如双塔模型、多兴趣网络、序列建模等），具备平台化抽象思维，能将召回能力封装为通用服务；\n4. 熟悉特征工程全流程，理解特征生命周期管理；有特征平台或特征中台开发经验者优先，具备推动特征体系标准化、平台化的能力；\n5. 有搜索、广告、推荐背景者优先；具备强烈的技术热情、ownership 意识和跨团队协作精神。",
        "skills": [AI生成
            "Python",
            "C++",
            "分布式系统",
            "性能优化",
            "架构设计",
            "团队协作",
            "建模",
            "招聘"
        ],
        "preferred_qualifications": "有分布式存储设计或优化经验者优先；有特征平台或特征中台开发经验者优先，具备推动特征体系标准化、平台化的能力；5. 有搜索、广告、推荐背景者优先",
        "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/29033"
            }
        ]
    },
    "posting": {
        "posting_id": "29033",
        "post_date": "2026-01-28",
        "hire_time": "未披露",
        "update_date": "20260917",
        "job_url": "https://zhaopin.kuaishou.cn/recruit/e/#/official/social/job-info/29033"
    },
    "fulltext": "电商推荐架构高级C++工程师（召回引擎 & 特征工程方向）\n电商推荐架构高级C++工程师（召回引擎 & 特征工程方向）\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：D5470\n发布时间：2026-01-28\n\n岗位职责\n1. 支撑快手电商亿级用户推荐系统的分布式召回引擎设计、开发与性能优化，推动召回能力的平台化建设，提升策略迭代效率与系统复用性；\n2. 参与多路召回策略（如向量召回、行为序列召回、图召回、规则召回等）的架构实现，持续提升召回覆盖率、多样性与相关性，同时沉淀通用召回组件与平台能力；\n3. 构建高可用、高性能的特征生产与管理体系，覆盖离线、近线、在线全链路的特征抽取、计算、存储与服务，推进特征平台化演进，保障特征一致性、时效性与易用性；\n4. 与算法、数据、存储团队紧密协作，将业务需求高效转化为可扩展、可维护的技术方案，推动推荐效果与系统性能双提升。\n\n任职要求\n1. 3-5年互联网后端或推荐系统相关工作经验，具备扎实的编程能力，熟练掌握 C++ / Python，有良好的工程规范和系统设计能力；\n2. 具备分布式系统开发经验，熟悉高并发、高可用架构设计；有分布式存储设计或优化经验者优先；\n3. 熟悉主流召回架构（如双塔模型、多兴趣网络、序列建模等），具备平台化抽象思维，能将召回能力封装为通用服务；\n4. 熟悉特征工程全流程，理解特征生命周期管理；有特征平台或特征中台开发经验者优先，具备推动特征体系标准化、平台化的能力；\n5. 有搜索、广告、推荐背景者优先；具备强烈的技术热情、ownership 意识和跨团队协作精神。\n电商推荐架构高级C++工程师（召回引擎 & 特征工程方向）\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：D5470\n发布时间：2026-01-28\n\n岗位职责\n1. 支撑快手电商亿级用户推荐系统的分布式召回引擎设计、开发与性能优化，推动召回能力的平台化建设，提升策略迭代效率与系统复用性；\n2. 参与多路召回策略（如向量召回、行为序列召回、图召回、规则召回等）的架构实现，持续提升召回覆盖率、多样性与相关性，同时沉淀通用召回组件与平台能力；\n3. 构建高可用、高性能的特征生产与管理体系，覆盖离线、近线、在线全链路的特征抽取、计算、存储与服务，推进特征平台化演进，保障特征一致性、时效性与易用性；\n4. 与算法、数据、存储团队紧密协作，将业务需求高效转化为可扩展、可维护的技术方案，推动推荐效果与系统性能双提升。\n\n任职要求\n1. 3-5年互联网后端或推荐系统相关工作经验，具备扎实的编程能力，熟练掌握 C++ / Python，有良好的工程规范和系统设计能力；\n2. 具备分布式系统开发经验，熟悉高并发、高可用架构设计；有分布式存储设计或优化经验者优先；\n3. 熟悉主流召回架构（如双塔模型、多兴趣网络、序列建模等），具备平台化抽象思维，能将召回能力封装为通用服务；\n4. 熟悉特征工程全流程，理解特征生命周期管理；有特征平台或特征中台开发经验者优先，具备推动特征体系标准化、平台化的能力；\n5. 有搜索、广告、推荐背景者优先；具备强烈的技术热情、ownership 意识和跨团队协作精神。\n电商推荐架构高级C++工程师（召回引擎 & 特征工程方向）\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：D5470\n发布时间：2026-01-28\n\n岗位职责\n1. 支撑快手电商亿级用户推荐系统的分布式召回引擎设计、开发与性能优化，推动召回能力的平台化建设，提升策略迭代效率与系统复用性；\n2. 参与多路召回策略（如向量召回、行为序列召回、图召回、规则召回等）的架构实现，持续提升召回覆盖率、多样性与相关性，同时沉淀通用召回组件与平台能力；\n3. 构建高可用、高性能的特征生产与管理体系，覆盖离线、近线、在线全链路的特征抽取、计算、存储与服务，推进特征平台化演进，保障特征一致性、时效性与易用性；\n4. 与算法、数据、存储团队紧密协作，将业务需求高效转化为可扩展、可维护的技术方案，推动推荐效果与系统性能双提升。\n\n任职要求\n1. 3-5年互联网后端或推荐系统相关工作经验，具备扎实的编程能力，熟练掌握 C++ / Python，有良好的工程规范和系统设计能力；\n2. 具备分布式系统开发经验，熟悉高并发、高可用架构设计；有分布式存储设计或优化经验者优先；\n3. 熟悉主流召回架构（如双塔模型、多兴趣网络、序列建模等），具备平台化抽象思维，能将召回能力封装为通用服务；\n4. 熟悉特征工程全流程，理解特征生命周期管理；有特征平台或特征中台开发经验者优先，具备推动特征体系标准化、平台化的能力；\n5. 有搜索、广告、推荐背景者优先；具备强烈的技术热情、ownership 意识和跨团队协作精神。",
    "standard_classification": {
        "std_category_code": "T002",
        "std_aux_codes": [],
        "std_category_status": null,
        "std_taxonomy_version": "20261104"
    }
}