【实习】快手电商推荐算法

职位描述： 1、参与亿级用户规模的短视频、直播、商品卡等电商内容推荐优化，提升停留时长、点击率、转化率、gmv等核心指标，召回/粗排/精排/混排全链路优化； 2、参与机器学习、深度学习领域的技术研发工作，包括但不限于深度模型设计与优化、强化学习、迁移学习、图神经网络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，挖掘用户兴趣，优化召回和排序机制； 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，优化电商生态； 5、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； 6、参与前沿问题探索与研究，结合实际应用场景，提供全面的技术解决方案。 任职要求： 1、本科及以上学历，计算机、数学、统计学等相关专业； 2、熟悉Linux、C++/Python/Java，优秀的编码能力，扎实的数据结构和算法功底； 3、具有推荐系统、机器学习、数据挖掘或者自然语言理解等相关领域知识； 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。

任职要求： 1、本科及以上学历，计算机、数学、统计学等相关专业； 2、熟悉Linux、C++/Python/Java，优秀的编码能力，扎实的数据结构和算法功底； 3、具有推荐系统、机器学习、数据挖掘或者自然语言理解等相关领域知识； 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或实习经验； 2、有实际线上的高并发架构开发和调优的经验； 3、在SIGKDD、ICML、NIPS、WSDM、WWW、ACL、RECSYS等相关国际顶级会议上有文献发表； 4、有ICPC、Topcoder Algorithm或类似算法竞赛经历