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-【直播模型方向】",
"job_level": "未披露",AI生成
"work_category": "全职",AI生成
"department": "D6335",
"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": "计算机、数学或统计学相关专业本科及以上学历",
"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "推荐算法工程师-【直播模型方向】\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：D6335\n发布时间：2026-06-22\n\n岗位职责\n1、参与亿级规模的直播推荐优化，提升营收、时长、留存等核心指标；\n2、参与推荐系统的设计和研发工作，包括但不限于网络设计与优化、强化学习、迁移学习等；\n3、参与超大规模机器学习模型研发，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、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；\n5、参与全域流量博弈的机制设计，协助拓展业务边界；\n6、参与前沿问题的探索与研究，结合实际应用场景，提供全面的技术解决方案。\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、熟练掌握Python，C++等编程语言，熟悉常用机器学习框架（如TensorFlow、PyTorch等）\n3、优秀的代码能力, 扎实的数据结构和算法功底；\n4、熟悉大规模数据挖掘、机器学习、分布式计算，具备实际工作经验；\n5、善于阅读文献，能够独立思考，解决实际问题，具备良好的逻辑思维和沟通能力；\n6、热爱技术，关注新技术和新领域，善于团队协作和知识分享；\n7、具备创新精神，不断探索新的算法和技术方案，为产品和业务提供优化建议；\n8、对直播、社交、电商等领域感兴趣，能够理解并分析用户行为和需求，提高用户粘性和用户体验。\n如果你还满足以下要求，我们会优先考虑：\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、有实际线上的高并发架构开发和调优的经验；\n3、在SIGKDD、ICML、NIPS、WSDM、WWW、ACL、RECSYS等相关国际顶级会议上有文献发表；\n4、有ACM / Topcoder Algorithm 或类似算法竞赛经历者优先。",
"requirements_text": "推荐算法工程师-【直播模型方向】\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：D6335\n发布时间：2026-06-22\n\n岗位职责\n1、参与亿级规模的直播推荐优化，提升营收、时长、留存等核心指标；\n2、参与推荐系统的设计和研发工作，包括但不限于网络设计与优化、强化学习、迁移学习等；\n3、参与超大规模机器学习模型研发，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、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；\n5、参与全域流量博弈的机制设计，协助拓展业务边界；\n6、参与前沿问题的探索与研究，结合实际应用场景，提供全面的技术解决方案。\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、熟练掌握Python，C++等编程语言，熟悉常用机器学习框架（如TensorFlow、PyTorch等）\n3、优秀的代码能力, 扎实的数据结构和算法功底；\n4、熟悉大规模数据挖掘、机器学习、分布式计算，具备实际工作经验；\n5、善于阅读文献，能够独立思考，解决实际问题，具备良好的逻辑思维和沟通能力；\n6、热爱技术，关注新技术和新领域，善于团队协作和知识分享；\n7、具备创新精神，不断探索新的算法和技术方案，为产品和业务提供优化建议；\n8、对直播、社交、电商等领域感兴趣，能够理解并分析用户行为和需求，提高用户粘性和用户体验。\n如果你还满足以下要求，我们会优先考虑：\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、有实际线上的高并发架构开发和调优的经验；\n3、在SIGKDD、ICML、NIPS、WSDM、WWW、ACL、RECSYS等相关国际顶级会议上有文献发表；\n4、有ACM / Topcoder Algorithm 或类似算法竞赛经历者优先。",
"skills": [AI生成
"Python",
"C++",
"PyTorch",
"TensorFlow",
"机器学习",
"强化学习",
"推荐算法",
"数据结构",
"数据挖掘",
"团队协作",
"沟通能力",
"逻辑思维",
"招聘"
],
"preferred_qualifications": "如果你还满足以下要求，我们会优先考虑：；4、有ACM / Topcoder Algorithm 或类似算法竞赛经历者优先",
"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/29036"
}
]
},
"posting": {
"posting_id": "29036",
"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/29036"
},
"fulltext": "推荐算法工程师-【直播模型方向】\n推荐算法工程师-【直播模型方向】\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：D6335\n发布时间：2026-06-22\n\n岗位职责\n1、参与亿级规模的直播推荐优化，提升营收、时长、留存等核心指标；\n2、参与推荐系统的设计和研发工作，包括但不限于网络设计与优化、强化学习、迁移学习等；\n3、参与超大规模机器学习模型研发，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、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；\n5、参与全域流量博弈的机制设计，协助拓展业务边界；\n6、参与前沿问题的探索与研究，结合实际应用场景，提供全面的技术解决方案。\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、熟练掌握Python，C++等编程语言，熟悉常用机器学习框架（如TensorFlow、PyTorch等）\n3、优秀的代码能力, 扎实的数据结构和算法功底；\n4、熟悉大规模数据挖掘、机器学习、分布式计算，具备实际工作经验；\n5、善于阅读文献，能够独立思考，解决实际问题，具备良好的逻辑思维和沟通能力；\n6、热爱技术，关注新技术和新领域，善于团队协作和知识分享；\n7、具备创新精神，不断探索新的算法和技术方案，为产品和业务提供优化建议；\n8、对直播、社交、电商等领域感兴趣，能够理解并分析用户行为和需求，提高用户粘性和用户体验。\n如果你还满足以下要求，我们会优先考虑：\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、有实际线上的高并发架构开发和调优的经验；\n3、在SIGKDD、ICML、NIPS、WSDM、WWW、ACL、RECSYS等相关国际顶级会议上有文献发表；\n4、有ACM / Topcoder Algorithm 或类似算法竞赛经历者优先。\n推荐算法工程师-【直播模型方向】\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：D6335\n发布时间：2026-06-22\n\n岗位职责\n1、参与亿级规模的直播推荐优化，提升营收、时长、留存等核心指标；\n2、参与推荐系统的设计和研发工作，包括但不限于网络设计与优化、强化学习、迁移学习等；\n3、参与超大规模机器学习模型研发，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、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；\n5、参与全域流量博弈的机制设计，协助拓展业务边界；\n6、参与前沿问题的探索与研究，结合实际应用场景，提供全面的技术解决方案。\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、熟练掌握Python，C++等编程语言，熟悉常用机器学习框架（如TensorFlow、PyTorch等）\n3、优秀的代码能力, 扎实的数据结构和算法功底；\n4、熟悉大规模数据挖掘、机器学习、分布式计算，具备实际工作经验；\n5、善于阅读文献，能够独立思考，解决实际问题，具备良好的逻辑思维和沟通能力；\n6、热爱技术，关注新技术和新领域，善于团队协作和知识分享；\n7、具备创新精神，不断探索新的算法和技术方案，为产品和业务提供优化建议；\n8、对直播、社交、电商等领域感兴趣，能够理解并分析用户行为和需求，提高用户粘性和用户体验。\n如果你还满足以下要求，我们会优先考虑：\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、有实际线上的高并发架构开发和调优的经验；\n3、在SIGKDD、ICML、NIPS、WSDM、WWW、ACL、RECSYS等相关国际顶级会议上有文献发表；\n4、有ACM / Topcoder Algorithm 或类似算法竞赛经历者优先。\n推荐算法工程师-【直播模型方向】\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：D6335\n发布时间：2026-06-22\n\n岗位职责\n1、参与亿级规模的直播推荐优化，提升营收、时长、留存等核心指标；\n2、参与推荐系统的设计和研发工作，包括但不限于网络设计与优化、强化学习、迁移学习等；\n3、参与超大规模机器学习模型研发，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、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；\n5、参与全域流量博弈的机制设计，协助拓展业务边界；\n6、参与前沿问题的探索与研究，结合实际应用场景，提供全面的技术解决方案。\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、熟练掌握Python，C++等编程语言，熟悉常用机器学习框架（如TensorFlow、PyTorch等）\n3、优秀的代码能力, 扎实的数据结构和算法功底；\n4、熟悉大规模数据挖掘、机器学习、分布式计算，具备实际工作经验；\n5、善于阅读文献，能够独立思考，解决实际问题，具备良好的逻辑思维和沟通能力；\n6、热爱技术，关注新技术和新领域，善于团队协作和知识分享；\n7、具备创新精神，不断探索新的算法和技术方案，为产品和业务提供优化建议；\n8、对直播、社交、电商等领域感兴趣，能够理解并分析用户行为和需求，提高用户粘性和用户体验。\n如果你还满足以下要求，我们会优先考虑：\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、有实际线上的高并发架构开发和调优的经验；\n3、在SIGKDD、ICML、NIPS、WSDM、WWW、ACL、RECSYS等相关国际顶级会议上有文献发表；\n4、有ACM / Topcoder Algorithm 或类似算法竞赛经历者优先。",
"standard_classification": {
"std_category_code": "T011",
"std_aux_codes": [],
"std_category_status": null,
"std_taxonomy_version": "20261104"
}
}