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介绍 1、参与快手亿级用户规模的广告推荐模型优化，提升广告点击，转化，体验等核心指标，提升商业变现效率。 2、跟进业界前沿技术，包括但不限于 LLM&Rec、迁移学习、强化学习等，将其在商业化多个场景中进行落地应用； 3、分析海量用户行为数据和视频数据，基于多模态，超长用户序列（1w+）压缩等技术，将硬件的算力提升转化为模型效果； 4、通过重排混排等排序算法，优化自然结果和商业化结果的流量分配，在促进短视频生态的同时提升商业化能力。 任职要求 1、计算机、数学或统计学相关专业本科及以上学历； 2、熟悉Linux，C++，Java和Python，优秀的编码与代码控制能力，扎实的数据结构和算**底； 3、熟悉大规模数据挖掘、机器学习、分布式计算； 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、在SIGKDD、ICML、NIPS、WSDM、WWW、ACL、RECSYS等相关国际顶级会议上有文献发表； 3、有ACM / Topcoder Algorithm 或类似算法竞赛经历者优先。
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