北京内推 | 快手社科线策略算法部招聘推荐算法工程师（社招/校招/实习）
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快手
快手社区科学线-策略算法部是快手核心推荐算法团队，负责优化快手短视频消费体验，建立和强化用户社交连接，提升用户使用时长、互动、留存和DAU，覆盖快手精选页、极速版发现页、关注页、同城页等最核心的使用场景。岗位亮点
1. 团队积累深厚，技术大牛多，多次获得公司级技术突破奖，在KDD、NIPS、WWW、TOIS等核心会议和期刊上多篇论文发表；
2. 场景核心，业务稳定，海量规模让技术提升有亿倍效果放大，个人影响力++；
3. 1对1Mentor机制，完善的培养体系，新人绩效保护；
4. 团队成员背景好，海内外顶尖高校硕博士，和优秀的Peer一起互相激励。
团队近期顶会论文和技术文章列表
Deconfounding Duration Bias in Watch-time Prediction for Video Recommendation. (KDD 2022)
Feature-aware Diversified Re-ranking with Disentangled Representations for Relevant Recommendation. (KDD 2022)
Make Fairness More Fair: Fair Item Utility Estimation and Exposure Re-Distribution. (KDD 2022)
Real-time Short Video Recommendation on Mobile Devices. (CIKM 2022)
KuaiRec: A Fully-observed Dataset and Insights for Evaluating Recommender Systems. (CIKM 2022)
KuaiRand: An Unbiased Sequential Recommendation Dataset with Randomly Exposed Videos. (CIKM 2022)
LBCF: A Large-Scale Budget-Constrained Causal Forest Algorithm. (WWW 2022)
C2-CRS: Coarse-to-Fine Contrastive Learning for Conversational Recommender System. (WSDM 2022)
岗位职责
1. 参与亿级用户规模的视频推荐优化，提升停留时长、点击率、留存率等核心指标；
2. 参与机器学习、深度学习领域的技术研发工作，包括但不限大规模DNN模型设计与优化、强化学习、因果推断、对比学习、迁移学习/跨域学习、端智能等的算法和系统研发等；
3. 分析海量用户行为数据和视频数据，增加有效的特征，挖掘用户兴趣，优化排序机制；
4. 通过超大规模机器学习模型和系统，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；
5. 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；
6. 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；
7. 参与全域流量博弈的机制设计，协助拓展业务边界；
8. 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。
岗位要求
1. 硕士及以上学历，计算机、数学或统计学相关专业；
2. 优秀的编码能力，扎实的数据结构和算法功底；
3. 推荐系统、机器学习、数据挖掘、自然语言理解、CV等相关领域背景；
4. 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。
加分项
1. 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；
2. 有实际线上的高并发架构开发和调优的经验；
3. 在NIPS、ICML、SIGKDD、WWW、ACL、AAAI、IJCAI、CIKM、WSDM、RECSYS等相关国际顶级会议上有文献发表；
4. 有ACM / Topcoder Algorithm 或类似算法竞赛经历者优先。
投递方式
📪 yaoxiaoxue@kuaishou.com
💬 17278082224（微信）
邮件标题请注明：
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