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推荐算法工程师-【主站短视频推荐】

未披露 · Beijing · 快手科技

主分类:搜索推荐与业务决策算法研发
算法与数据
来源 JD 数据(旧分类保留,当前主分类见上方)
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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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        "responsibilities": "推荐算法工程师-【主站短视频推荐】\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:D1629\n发布时间:2026-09-06\n\n岗位职责\n1、参与数亿级用户和作者规模的视频推荐系统优化,提升用户留存率、时长、vv和互动等核心指标,为用户和作者提供更好的匹配,实现用户、作者和平台的共赢;\n2、参与超大规模机器学习、深度学习领域的技术研发工作,包括但不限于神经网络模型设计与优化、强化学习、迁移学习、主动学习等的算法和系统研发等;\n3、针对海量用户行为数据,提供分布式的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、和产品、运营团队合作,共同优化社区生态,提供给快手用户更好的推荐体验,满足用户对内容精准性、多样性、实效性、有用性等多维需求。\n\n任职要求\n1、优秀的编码与代码控制能力, 有扎实的数据结构和算法功底;\n2、熟悉Linux开发环境,熟悉C++和Python语言;\n3、熟悉tensorflow或pytorch;\n4、熟悉业界机器学习算法、数据挖掘思想、大规模分布式计算中一项或多项;\n5、具备大规模推荐场景实际工作经验者优先;\n6、学习能力优秀,具有创造性思维和执行力,善于思考和运用新知识。",
        "requirements_text": "推荐算法工程师-【主站短视频推荐】\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:D1629\n发布时间:2026-09-06\n\n岗位职责\n1、参与数亿级用户和作者规模的视频推荐系统优化,提升用户留存率、时长、vv和互动等核心指标,为用户和作者提供更好的匹配,实现用户、作者和平台的共赢;\n2、参与超大规模机器学习、深度学习领域的技术研发工作,包括但不限于神经网络模型设计与优化、强化学习、迁移学习、主动学习等的算法和系统研发等;\n3、针对海量用户行为数据,提供分布式的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、和产品、运营团队合作,共同优化社区生态,提供给快手用户更好的推荐体验,满足用户对内容精准性、多样性、实效性、有用性等多维需求。\n\n任职要求\n1、优秀的编码与代码控制能力, 有扎实的数据结构和算法功底;\n2、熟悉Linux开发环境,熟悉C++和Python语言;\n3、熟悉tensorflow或pytorch;\n4、熟悉业界机器学习算法、数据挖掘思想、大规模分布式计算中一项或多项;\n5、具备大规模推荐场景实际工作经验者优先;\n6、学习能力优秀,具有创造性思维和执行力,善于思考和运用新知识。",
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    "fulltext": "推荐算法工程师-【主站短视频推荐】\n推荐算法工程师-【主站短视频推荐】\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:D1629\n发布时间:2026-09-06\n\n岗位职责\n1、参与数亿级用户和作者规模的视频推荐系统优化,提升用户留存率、时长、vv和互动等核心指标,为用户和作者提供更好的匹配,实现用户、作者和平台的共赢;\n2、参与超大规模机器学习、深度学习领域的技术研发工作,包括但不限于神经网络模型设计与优化、强化学习、迁移学习、主动学习等的算法和系统研发等;\n3、针对海量用户行为数据,提供分布式的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、和产品、运营团队合作,共同优化社区生态,提供给快手用户更好的推荐体验,满足用户对内容精准性、多样性、实效性、有用性等多维需求。\n\n任职要求\n1、优秀的编码与代码控制能力, 有扎实的数据结构和算法功底;\n2、熟悉Linux开发环境,熟悉C++和Python语言;\n3、熟悉tensorflow或pytorch;\n4、熟悉业界机器学习算法、数据挖掘思想、大规模分布式计算中一项或多项;\n5、具备大规模推荐场景实际工作经验者优先;\n6、学习能力优秀,具有创造性思维和执行力,善于思考和运用新知识。\n推荐算法工程师-【主站短视频推荐】\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:D1629\n发布时间:2026-09-06\n\n岗位职责\n1、参与数亿级用户和作者规模的视频推荐系统优化,提升用户留存率、时长、vv和互动等核心指标,为用户和作者提供更好的匹配,实现用户、作者和平台的共赢;\n2、参与超大规模机器学习、深度学习领域的技术研发工作,包括但不限于神经网络模型设计与优化、强化学习、迁移学习、主动学习等的算法和系统研发等;\n3、针对海量用户行为数据,提供分布式的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、和产品、运营团队合作,共同优化社区生态,提供给快手用户更好的推荐体验,满足用户对内容精准性、多样性、实效性、有用性等多维需求。\n\n任职要求\n1、优秀的编码与代码控制能力, 有扎实的数据结构和算法功底;\n2、熟悉Linux开发环境,熟悉C++和Python语言;\n3、熟悉tensorflow或pytorch;\n4、熟悉业界机器学习算法、数据挖掘思想、大规模分布式计算中一项或多项;\n5、具备大规模推荐场景实际工作经验者优先;\n6、学习能力优秀,具有创造性思维和执行力,善于思考和运用新知识。\n推荐算法工程师-【主站短视频推荐】\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:D1629\n发布时间:2026-09-06\n\n岗位职责\n1、参与数亿级用户和作者规模的视频推荐系统优化,提升用户留存率、时长、vv和互动等核心指标,为用户和作者提供更好的匹配,实现用户、作者和平台的共赢;\n2、参与超大规模机器学习、深度学习领域的技术研发工作,包括但不限于神经网络模型设计与优化、强化学习、迁移学习、主动学习等的算法和系统研发等;\n3、针对海量用户行为数据,提供分布式的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、和产品、运营团队合作,共同优化社区生态,提供给快手用户更好的推荐体验,满足用户对内容精准性、多样性、实效性、有用性等多维需求。\n\n任职要求\n1、优秀的编码与代码控制能力, 有扎实的数据结构和算法功底;\n2、熟悉Linux开发环境,熟悉C++和Python语言;\n3、熟悉tensorflow或pytorch;\n4、熟悉业界机器学习算法、数据挖掘思想、大规模分布式计算中一项或多项;\n5、具备大规模推荐场景实际工作经验者优先;\n6、学习能力优秀,具有创造性思维和执行力,善于思考和运用新知识。",
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