岗位描述(节选)
1、参与百亿级社交关系推荐优化,并利用社交网络关系优化用户视频观看、互动、分享等行为体验,提升用户在快手的消费深度和长期留存;
2、采用GNN图神经网络、多目标建模、迁移学习、因果纠偏、对比学习等技术手段持续优化推荐召回、粗排、精排等推荐链路效率;
3、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;
4、与产品、DA等团队合作,共同优化快手社交体验,满足不同年龄、兴趣等人群的社交需求,构建快手社交核心竞争力。
【任职要求】
1、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;
2、熟悉Linux开发环境,熟悉C++和Python语言,熟悉TensorFlow或PyTorch;
3、熟悉大规模数据挖掘、机器学习、分布式计算,具备推荐/广告/搜索等信息检索相关领域实际工作经验;
4、具备GNN图算法或社交网络推荐相关工作经验优先;
5、学习能力优秀……
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本站当前在招 11029 个北京岗位(全城各职能合计),其中 2386 个公开标注了薪资。按这些标注统计:月薪(税前)主流区间 5.5K ~ 16K(25~75 分位),中位约 9K,最低 2K、最高 300K。
在招岗位较多的企业:美团 1313 个快手 1014 个阿里巴巴集团(含高德/阿里云) 797 个理想汽车 498 个京东 336 个
统计口径:求职者营地实时在招岗位的公开薪资标注,未标注者不计入;区间为 25~75 分位,非薪酬承诺。