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快手
【快Star】直播推荐算法工程师
立即应聘

【快Star】直播推荐算法工程师

发布于 大约 2 小时前

普通员工/个人贡献者

北京市
无经验要求
全职员工
仅现场办公
硕士
机器学习
深度学习
数据分析
算法
大数据
强化学习
推荐系统
直播
图神经网络

AI 估算 · 25k–35k

快手作为头部互联网公司,算法校招薪资处于行业较高水平,硕士毕业年薪总包通常在40-60万,月薪结合16薪估算合理。

职位详情

关于这个职位

作为快手直播推荐算法工程师,你将参与亿级用户规模的推荐系统全链路优化,包括召回、排序、混排等环节,应用深度学习、强化学习、图神经网络等前沿技术提升直播核心指标

你将分析海量用户行为数据,设计算法策略,推动技术方案落地,并有机会发表高水平论文或参与顶级竞赛

最低要求

届硕士及以上学历,计算机、数学或相关专业

熟悉Python,具备扎实的编码能力、数据结构与算法功底
具有推荐系统、机器学习、数据挖掘或自然语言处理等相关领域知识储备
善于阅读文献,快速学习新技术,具备优秀的分析和解决问题能力
良好的沟通协作能力,能与团队高效配合推进项目落地

工作职责

参与亿级用户规模的直播推荐系统优化,涵盖召回、粗排、精排、混排等全链路环节,提升直播点击率、观看时长、互动率及打赏效率等核心指标

参与机器学习与深度学习的技术研发,包括但不限于深度模型设计与优化、强化学习、图神经网络、推荐大模型等算法和系统研发
分析海量用户行为数据与直播数据,挖掘用户兴趣,增加有效特征,优化排序机制与分发策略
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
参与直播营收/消费场景的机制设计与策略优化,通过技术创新驱动用户与主播的精准匹配
参与前沿问题探索与研究,结合直播推荐实际场景,落地创新技术方案

优先资格

在 NeurIPS、ICML、KDD、WSDM、SIGIR、RecSys、ACL 等相关国际顶级会议上有论文发表

有 ACM-ICPC、Kaggle、天池等算法竞赛获奖经历
有推荐系统、大语言模型、强化学习、因果推断等相关领域研究或实习经验
有直播/短视频推荐、营收优化等相关方向项目经验

AI 洞察

优缺点分析

优点

  • 团队技术氛围浓厚,鼓励探索前沿算法,有发表论文和参加竞赛的机会
  • 公司已上市,业务稳定,薪资福利具有竞争力,职业发展路径清晰
  • 推荐系统涉及全链路,技术栈复杂,需要快速掌握多个领域知识
  • 工作强度较大,直播业务对实时性要求高,可能需要应对高并发和线上问题
  • 竞争激烈,需要不断跟进最新研究进展,保持技术领先
  • 适合对推荐算法有浓厚兴趣、具备扎实编程和数学基础、渴望在大型互联网平台解决真实世界问题的2027届硕士毕业生

缺点 / 挑战

  • 快手拥有亿级直播用户,数据规模庞大,算法优化空间大,技术挑战高

角色解读

  • 技术路线:从推荐算法工程师逐步成长为技术专家,主导核心算法方向
  • 管理路线:积累经验后转向技术管理,带领团队负责推荐系统全局优化
  • 研究方向:深耕深度学习、强化学习或大模型等前沿领域,发表顶级论文并推动行业创新
  • 优化直播推荐全链路算法,包括召回、粗排、精排、混排,提升点击率、观看时长、互动率等核心指标
  • 研发深度学习模型、强化学习、图神经网络等前沿算法,并应用到实际场景
  • 分析海量用户行为数据,挖掘兴趣特征,优化排序机制与分发策略
  • 参与搭建高并发、大数据的推荐系统框架,确保线上服务稳定高效
  • 扎实的编程能力,熟练掌握Python及数据结构与算法
  • 深入理解推荐系统、机器学习、数据挖掘或自然语言处理等核心知识
  • 具备阅读和复现前沿论文的能力,能快速学习新技术并落地
  • 良好的沟通协作能力,能与产品、工程等多团队高效配合

申请策略

  • 关注快手招聘官网和校园宣讲会,了解部门业务方向,可在简历中提及对直播推荐的兴趣
  • 提前准备算法面试,刷题重点在排序、搜索、动态规划、图算法等,同时准备机器学习推导和推荐系统场景题
  • 突出推荐系统或机器学习相关项目经验,包括模型设计、特征工程、线上效果提升等
  • 展示编程能力,如GitHub开源项目、竞赛排名或高质量代码片段
  • 强调论文发表或竞赛获奖经历,尤其是推荐系统、NLP、强化学习等领域的成果
  • 系统学习推荐系统经典模型(如DCN, DeepFM, YouTube DNN)和最新排序算法
  • 掌握深度学习框架(TensorFlow/PyTorch),熟悉大规模分布式训练
  • 补充强化学习、图神经网络、因果推断等前沿知识,准备相关项目或论文复现

面试指南

  • 结构化回答:问题背景→挑战→方法→实验结果→反思,突出个人贡献和学习能力
  • 多视角思考:从算法、工程、业务三个维度分析问题,展示系统性思维
  • 结合实际案例:引用快手或直播场景的具体数据,体现对该业务的思考
  • 请讲述一个你优化推荐系统的项目,包括问题定义、特征选择、模型设计、效果评估和上线结果
  • 如何解决推荐系统中的冷启动问题?请结合直播场景具体分析
  • 对于多目标优化(如点击率、观看时长、互动率),你有哪些方案?
  • 请解释深度学习模型中的特征交叉机制,如FM、DCN等
  • 你了解哪些强化学习在推荐中的应用?请举例说明

匹配度报告

75
综合匹配度

快手直播推荐算法岗,技术领先、薪资优厚、成长空间大,但工作强度较高。

适合人群
最看重技术成长、愿意投入时间学习前沿算法、不介意高强度工作的求职者。
最强匹配
成长发展匹配
最弱匹配
工作生活匹配
薪资福利85
成长发展95
工作生活50
使命价值70

薪资福利匹配

85较高

快手作为上市公司,算法岗薪资水平在互联网行业处于高位,提供有竞争力的薪酬和福利。

薪资信号未披露(AI估算:25K-35K/月)

成长发展匹配

95较高

职位涉及推荐系统全链路和多种前沿技术,团队鼓励算法创新和论文发表,成长空间极大。

技术前沿前沿/新兴技术
技术栈推荐系统、深度学习、强化学习、图神经网络、推荐大模型
成长机会参与前沿问题探索与研究、落地创新技术方案
业务类型profit_center

工作生活匹配

50较低

大厂算法岗通常工作强度较大,弹性工作但可能需要加班;北京办公地点在科技园,通勤时间较长。

工作模式仅现场办公
办公地点科技园/产业园
加班情况未提及(无法判断)

使命价值匹配

70中等

直播推荐算法直接影响用户观看体验和主播收益,技术推动业务增长,具有一定的社会价值。

行业发展稳定成熟行业
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
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