职位描述：
1、探索 LLM、Agent、生成式推荐在快手新回用户冷启与低活场景的工业落地，提升用户时长、留存率、大盘 DAU 等核心指标；\n2、分析海量用户行为数据和视频数据，增加有效的特征，挖掘用户兴趣，优化排序机制；\n3、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；\n4、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；\n5、参与前沿问题的探索与研究，结合实际应用场景，提供全面的技术解决方案。
任职要求：
1、计算机、物理学、数学或统计学相关专业硕士及以上学历；\n2、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法功底；\n3、熟悉大规模数据挖掘、机器学习、分布式计算；\n4、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。\n\n加分项：\n1、有 LLM、生成式推荐、强化学习相关研究或实习经验优先；\n2、有推荐系统、信息检索、计算广告等领域的研究或实践经验；\n3、在 SIGKDD、ICML、NIPS、WSDM、WWW、ACL、RecSys 等相关国际顶级会议上有文献发表；\n4、有 ACM / TopCoder Algorithm 或类似算法竞赛经历者优先。