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职位搜索/快手/推荐算法工程师-【海外短视频消费】
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快手 (Kwai)

职位信息

北京市
中级经验
全职员工
仅现场办公
本科
普通员工/个人贡献者

标签

机器学习数据分析LLM特征工程多模态模型分布式训练推荐算法召回排序
💡

核心评价

技术前沿、成长空间大的核心算法岗,薪资竞争力强,但WLB信息不明。

推荐算法工程师-【海外短视频消费】

🤖 AI 估测:¥35K-60K

发布时间:17 天前

立即应聘

ℹ️关于这个职位

这是一个在快手负责海外短视频推荐系统的算法工程师岗位
你将参与千万级用户规模的推荐系统建设,核心工作包括推荐链路(召回、排序等)的算法优化,并探索大模型在推荐场景中的前沿应用
你的工作将直接影响海外用户的消费体验和社区生态健康度

✓工作职责

负责海外短视频推荐系统的算法设计与优化,提升用户消费体验与社区生态健康度
参与核心推荐链路(召回 / 粗排 / 精排 / 重排)的建模与优化,持续提升分发效率与效果
探索并推动大模型(LLM / 多模态模型)在推荐场景中的落地应用,包括但不限于: (1) 内容理解与表征(文本 / 视频 / 多模态 embedding)
(2) 用户兴趣建模与生成式推荐
(3) 冷启动与长尾内容分发优化
围绕关键业务目标进行算法建设与迭代,包括: (1) 短视频内容冷启动效率提升
(2) 垂类内容分发与供需匹配优化
(3) 用户分层与差异化推荐策略优化
(4) 社区生态健康度(多样性 / 公平性 / 内容质量)提升
与产品、数据、工程团队紧密协作,推动算法策略从设计到上线的全流程落地,并持续进行效果评估与迭代

⭐最低要求

计算机、统计学、机器学习等相关专业本科及以上学历
扎实的机器学习基础,熟悉常见推荐算法及优化方法
熟悉推荐系统核心技术体系(召回 / 排序 / 特征工程 / 多目标优化等),具备实际项目经验
具备良好的编码能力,熟悉大规模数据处理与分布式训练框架
对大模型(LLM、多模态模型)有一定理解或实践经验,包括但不限于: (1) Embedding建模、Prompt设计、微调(SFT / RLHF等)
(2) 大模型在推荐、搜索或广告场景的应用探索
具备较强的数据分析能力和问题拆解能力,能够独立推动复杂问题落地
良好的沟通能力与团队协作意识,能够跨团队推动项目进展

👍优先资格

有短视频 / 内容社区 / 信息流推荐系统经验者优先
有冷启动、长尾分发、生态治理等方向经验
有大模型在工业场景落地经验(推荐 / 搜索 / 广告 / 内容理解等)
在KDD / SIGIR / WWW / RecSys等会议发表论文或有相关竞赛经验
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