快手社区科学部研究型实习生(Research Intern)项目,面向海内外高校博士生、研究型硕士生,目的是在快手算法专家指导下,跟踪推荐系统前沿算法,解决大规模推荐系统中遇到的实际问题,并将成果合作撰写学术论文。
一、企业及团队简介 【关于快手】 快手是中国领先的短视频和直播社区,DAU超过3亿。我们致力于打造温暖、有信任感的社区文化,提高每个人独特的幸福感。推荐系统在其中扮演着核心角色,社区科学部是负责快手推荐系统迭代的核心部门。
二、职位及要求 【职位描述】: 1. 参与亿级用户规模的视频和直播的推荐优化,提高用户体验 2. 分析海量用户行为数据和视频数据,挖掘用户兴趣,优化流量分发机制。 3. 跟踪前沿技术,将理论研究应用于解决推荐中的实际问题,合作发表高水平顶会学术论文。 4. 研究方向包括但不限于如下方向: 1) 图神经网络模型 2) 多任务联合学习和多目标的帕累托最优 3) 推荐系统bias问题和debias方法研究 4) 基于多智能体博弈的推荐算法 5) 基于知识图谱的推荐 6) 用户行为序列建模 7) 短视频冷启动方法 8) 元学习和少样本学习 9) 端上智能 10) 基于因果推断的离线评估
【要求】 1. 研究型硕士及以上学历,博士生优先。 2. 熟悉Tensorflow/PyTorch其中一种框架,熟悉机器学习和深度学习常用算法,有一定工程实现能力 3.曾发表SIGKDD、AAAI、NeurIPS、ICML、IJCAI、WWW、SIGIR、WSDM、RECSYS等国际顶会论文者优先。 4.研究方向是深度学习、计算机视觉、推荐系统、信息检索、自然语言理解、知识图谱、计算广告学以及算法博弈论等相关领域者优先。 5.每周实习4天起,能稳定实习6个月;如果有过相关领域论文发表,实习时间可适当缩短。
三、职位待遇 【福利】 1. 团队氛围nice,来自国内外顶尖公司和高校的mentor的亲身指导 2. 团队HeadCount充足,表现优异者有直接留用机会 3. 行业领先的实习补助,免费3餐+下午茶、健身房等 4. Mac电脑+大屏显示器办公
四、申请方式 简历发送至: luxun@kuaishou.com
团队是快手的核心部门,氛围好,成长快,欢迎学弟学妹投递简历!
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