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        "job_title": "电商短视频推荐算法工程师",
        "job_level": "未披露",AI生成
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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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        "degree": "硕士及以上学历",
        "language": "未披露",AI生成
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        "responsibilities": "电商短视频推荐算法工程师\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：D5467\n发布时间：2026-06-30\n\n岗位职责\n1、参与亿级用户规模的电商推荐优化，提升内容电商观看时长、点击率、转化率、GMV、LTV等核心指标；\n2、参与机器学习、深度学习领域的核心研发工作，包括但不限于神经网络模型的设计与优化、迁移学习、强化学习、对比学习等的算法和系统研发；\n3、针对海量用户行为数据，提供分布式算法实现的解决方案，大幅提升算法计算规模和性能；\n4、参与推荐机制的顶层设计，优化电商流量结构和GMV结构，促进电商生态的健康发展。\n\n任职要求\n1、硕士及以上学历，计算机、数学或统计学相关专业；\n2、熟悉Linux环境、C++和Python语言，良好的逻辑思维能力，优秀的编码能力，扎实的数据结构和算法功底；\n3、具有机器学习、数据挖掘、推荐系统或者自然语言理解等相关领域知识；\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或实习经验；\n2、在NIPS、ICML、ACL、SIGKDD、RECSYS、WSDM、WWW等相关国际顶级会议上有文献发表；\n3、有ACM/ICPC、NOI、Topcoder、Google Jam等或类似算法竞赛经历者优先；\n4、具备大规模电商推荐算法经验者优先。",
        "requirements_text": "电商短视频推荐算法工程师\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：D5467\n发布时间：2026-06-30\n\n岗位职责\n1、参与亿级用户规模的电商推荐优化，提升内容电商观看时长、点击率、转化率、GMV、LTV等核心指标；\n2、参与机器学习、深度学习领域的核心研发工作，包括但不限于神经网络模型的设计与优化、迁移学习、强化学习、对比学习等的算法和系统研发；\n3、针对海量用户行为数据，提供分布式算法实现的解决方案，大幅提升算法计算规模和性能；\n4、参与推荐机制的顶层设计，优化电商流量结构和GMV结构，促进电商生态的健康发展。\n\n任职要求\n1、硕士及以上学历，计算机、数学或统计学相关专业；\n2、熟悉Linux环境、C++和Python语言，良好的逻辑思维能力，优秀的编码能力，扎实的数据结构和算法功底；\n3、具有机器学习、数据挖掘、推荐系统或者自然语言理解等相关领域知识；\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或实习经验；\n2、在NIPS、ICML、ACL、SIGKDD、RECSYS、WSDM、WWW等相关国际顶级会议上有文献发表；\n3、有ACM/ICPC、NOI、Topcoder、Google Jam等或类似算法竞赛经历者优先；\n4、具备大规模电商推荐算法经验者优先。",
        "skills": [AI生成
            "Python",
            "C++",
            "Linux",
            "机器学习",
            "深度学习",
            "强化学习",
            "推荐算法",
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            "数据挖掘",
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            "招聘"
        ],
        "preferred_qualifications": "加分项：；3、有ACM/ICPC、NOI、Topcoder、Google Jam等或类似算法竞赛经历者优先；4、具备大规模电商推荐算法经验者优先",
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    "fulltext": "电商短视频推荐算法工程师\n电商短视频推荐算法工程师\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：D5467\n发布时间：2026-06-30\n\n岗位职责\n1、参与亿级用户规模的电商推荐优化，提升内容电商观看时长、点击率、转化率、GMV、LTV等核心指标；\n2、参与机器学习、深度学习领域的核心研发工作，包括但不限于神经网络模型的设计与优化、迁移学习、强化学习、对比学习等的算法和系统研发；\n3、针对海量用户行为数据，提供分布式算法实现的解决方案，大幅提升算法计算规模和性能；\n4、参与推荐机制的顶层设计，优化电商流量结构和GMV结构，促进电商生态的健康发展。\n\n任职要求\n1、硕士及以上学历，计算机、数学或统计学相关专业；\n2、熟悉Linux环境、C++和Python语言，良好的逻辑思维能力，优秀的编码能力，扎实的数据结构和算法功底；\n3、具有机器学习、数据挖掘、推荐系统或者自然语言理解等相关领域知识；\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或实习经验；\n2、在NIPS、ICML、ACL、SIGKDD、RECSYS、WSDM、WWW等相关国际顶级会议上有文献发表；\n3、有ACM/ICPC、NOI、Topcoder、Google Jam等或类似算法竞赛经历者优先；\n4、具备大规模电商推荐算法经验者优先。\n电商短视频推荐算法工程师\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：D5467\n发布时间：2026-06-30\n\n岗位职责\n1、参与亿级用户规模的电商推荐优化，提升内容电商观看时长、点击率、转化率、GMV、LTV等核心指标；\n2、参与机器学习、深度学习领域的核心研发工作，包括但不限于神经网络模型的设计与优化、迁移学习、强化学习、对比学习等的算法和系统研发；\n3、针对海量用户行为数据，提供分布式算法实现的解决方案，大幅提升算法计算规模和性能；\n4、参与推荐机制的顶层设计，优化电商流量结构和GMV结构，促进电商生态的健康发展。\n\n任职要求\n1、硕士及以上学历，计算机、数学或统计学相关专业；\n2、熟悉Linux环境、C++和Python语言，良好的逻辑思维能力，优秀的编码能力，扎实的数据结构和算法功底；\n3、具有机器学习、数据挖掘、推荐系统或者自然语言理解等相关领域知识；\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或实习经验；\n2、在NIPS、ICML、ACL、SIGKDD、RECSYS、WSDM、WWW等相关国际顶级会议上有文献发表；\n3、有ACM/ICPC、NOI、Topcoder、Google Jam等或类似算法竞赛经历者优先；\n4、具备大规模电商推荐算法经验者优先。\n电商短视频推荐算法工程师\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：D5467\n发布时间：2026-06-30\n\n岗位职责\n1、参与亿级用户规模的电商推荐优化，提升内容电商观看时长、点击率、转化率、GMV、LTV等核心指标；\n2、参与机器学习、深度学习领域的核心研发工作，包括但不限于神经网络模型的设计与优化、迁移学习、强化学习、对比学习等的算法和系统研发；\n3、针对海量用户行为数据，提供分布式算法实现的解决方案，大幅提升算法计算规模和性能；\n4、参与推荐机制的顶层设计，优化电商流量结构和GMV结构，促进电商生态的健康发展。\n\n任职要求\n1、硕士及以上学历，计算机、数学或统计学相关专业；\n2、熟悉Linux环境、C++和Python语言，良好的逻辑思维能力，优秀的编码能力，扎实的数据结构和算法功底；\n3、具有机器学习、数据挖掘、推荐系统或者自然语言理解等相关领域知识；\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或实习经验；\n2、在NIPS、ICML、ACL、SIGKDD、RECSYS、WSDM、WWW等相关国际顶级会议上有文献发表；\n3、有ACM/ICPC、NOI、Topcoder、Google Jam等或类似算法竞赛经历者优先；\n4、具备大规模电商推荐算法经验者优先。",
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