【快Star】增长激励算法工程师
北京
本科及以上
计算机类·经济学类
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职位介绍
职位描述:
1、负责设计和优化激励补贴场景的核心算法，驱动快手系DAU、体验的持续增长；2、负责亿级补贴规模的算法模型优化与落地，包括因果推断、深度学习、强化学习、生成式出价等方向的模型研发；3、探索和研究最前沿的技术，结合增长业务、产出业界领先的技术解决方案；4、探索算法在不同产品形态下的落地方案，提升产品的用户体验，驱动增长业务突破。
任职要求:
1、对技术有热情、勇于突破，认同业务中技术驱动和算法驱动的价值；2、计算机、数学、统计学或人工智能等相关专业；3、熟悉Linux环境，熟练掌握Java/C++/Python，具备扎实的编码能力、数据结构与算法功底；4、熟悉机器学习、深度学习、因果推断或强化学习中的至少一个方向，有实际项目或研究经验；5、善于阅读文献、快速学习，具备优秀的分析解决问题能力与沟通协作能力。加分项：1、有大模型、推荐系统、计算广告、算法博弈论或激励设计相关研究与实践经验；2、在SIGKDD、ICML、NeurIPS、WSDM、WWW、ACL、RecSys等国际顶级会议上有论文发表；3、有ACM-ICPC、Topcoder Algorithm或类似算法竞赛获奖经历；4、有强化学习、生成式模型或因果推断方向的深入研究或开源项目贡献。
1、负责设计和优化激励补贴场景的核心算法，驱动快手系DAU、体验的持续增长；2、负责亿级补贴规模的算法模型优化与落地，包括因果推断、深度学习、强化学习、生成式出价等方向的模型研发；3、探索和研究最前沿的技术，结合增长业务、产出业界领先的技术解决方案；4、探索算法在不同产品形态下的落地方案，提升产品的用户体验，驱动增长业务突破。
任职要求:
1、对技术有热情、勇于突破，认同业务中技术驱动和算法驱动的价值；2、计算机、数学、统计学或人工智能等相关专业；3、熟悉Linux环境，熟练掌握Java/C++/Python，具备扎实的编码能力、数据结构与算法功底；4、熟悉机器学习、深度学习、因果推断或强化学习中的至少一个方向，有实际项目或研究经验；5、善于阅读文献、快速学习，具备优秀的分析解决问题能力与沟通协作能力。加分项：1、有大模型、推荐系统、计算广告、算法博弈论或激励设计相关研究与实践经验；2、在SIGKDD、ICML、NeurIPS、WSDM、WWW、ACL、RecSys等国际顶级会议上有论文发表；3、有ACM-ICPC、Topcoder Algorithm或类似算法竞赛获奖经历；4、有强化学习、生成式模型或因果推断方向的深入研究或开源项目贡献。
