快手|广告算法实习生招聘

职位名称:快手国际化广告算法实习生
团队介绍:

快手国际化广告算法团队致力于在广告领域持续创新。我们已经成功落地了生成式推荐、因果纠偏推荐和强化学习等模型,目前我们的广告业务还在快速增长,需要更多优秀的同学加入。

职位描述:

1、参与机器学习、深度学习、强化学习和运筹优化等方向的优化工作,提高广告点击率、留存率和用户停留时长等核心指标。。

2、推动推荐系统范式的革新,探索生成式推荐、序列推荐和决策、长期因果纠偏等方向的新思路。

3、鼓励进行理论研究和应用创新,提供充裕的数据和计算资源,同时有广告和机器学习领域的资深同事提供指导和协助。

任职要求:

1、地点在北京西二旗,实习时间为四个月以上。

2、计算机、数学或统计学等相关专业,或相关专业知识水平达到本科及以上。

3、具备机器学习、深度学习基础知识。 至少掌握一个深度学习训练框架。

4、有基础的编码能力,熟练掌握数据结构和算法。

5、具备优秀的数据分析能力和写作能力。

加分项:

1、发表过顶级会议或期刊论文。

2、有算法竞赛经验或建模竞赛经历,并取得不错成绩。

如果你符合以上要求,欢迎加入我们的团队,共同为快手国际化广告算法的发展贡献力量.  欢迎联系chengyanhua@kuaishou.com#牛客AI配图神器#
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个人背景:🔥985硕士,计算机专业,研究方向为机器学习/数据挖掘- 有推荐系统相关项目,Kaggle竞赛经历- 面试岗位:滴滴出行-算法工程师(机器学习/运筹优化方向)📝 面试全流程回顾1. 笔试(线上编程+数学)-算法题(2道,LeetCode中等偏上难度)- 动态规划:最长递增子序列变种(需优化到O(nlogn))- 图论:Dijkstra算法实现+路径还原- 数学题(概率统计+线性代数)- 贝叶斯定理应用题(拼车场景下的概率计算)- 矩阵分解(SVD)的原理与优化意义2. 技术一面(1小时)- 代码能力- 手撕:实现带权随机抽样(Reservoir Sampling变种)- 代码优化:如何减少时间复杂度?- 机器学习基础- XGBoost vs LightGBM的差异?如何选择分裂点?- 如何解决推荐系统中的冷启动问题?- 业务场景题- 滴滴拼车订单匹配如何建模?(聚类+贪心算法的取舍)3. 技术二面(1.5小时)- 项目深挖- 详细介绍Kaggle竞赛方案(特征工程、模型融合技巧)- 追问:如果数据分布偏移(如疫情前后出行规律变化),如何调整模型?- 系统设计- 设计一个实时ETA(预估到达时间)系统:- 数据源(GPS/交通路况/历史数据)- 模型选型(时序模型+在线学习)- 异常情况处理(突发拥堵如何动态调整?)- 算法发散题- 如何用算法减少司机空驶率?(转化为图的最短路径问题)4. HR面(30分钟)- 团队协作经历、抗压能力举例- 期望薪资与工作地点偏好🌟 总体而言,滴滴面试强度还是可以的,问题问的很细,如果不会的话,同学们尽量委婉回答,引导面试官问出问题。滴滴待遇还是相当可以的,最后给大家一个内推链接,还有内推码。🚘投递方式【内推链接】https://app.mokahr.com/m/campus_apply/didiglobal/96064?recommendCode=DSW46Dg7&hash=%23%2Fjobs#/jobs【内推码】DSW46Dg7全流程跟进,投递的同学评论区留言,方便后续跟进,秋招加油!#滴滴#  #应届#  #实习#  #算法工程师#  #校招#  #滴滴出行#  #内推#
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