快手｜广告生态推荐算法实习生 -【商业化】

1. 参与亿级用户场景的多通道召回模型算法开发，包括但不限于双塔召回、图网络召回、生成式召回等召回模型，分析召回漏斗，持续优化用户-广告匹配效率； 2. 研发多模态（文本/图像/视频）融合的深度学习推荐模型，应用Transformer、GNN、强化学习等前沿技术解决冷启动、用户长短期兴趣建模问题； 3. 参与广告出价机制策略优化，分析oCPM/oCPC等智能出价模型效果，通过出价机制及排序策略，持续优化商业生态； 4. 推动算法在工程侧的落地，与产品、数据团队协作，完成高性能算法模块的设计与部署； 5. 跟踪业界前沿推荐技术（如大模型、多模态理解、多任务学习、因果推断等），推动技术成果在业务场景的转化。

1、熟悉C++与Python编程语言，具备扎实的数据结构与算法能力，熟悉高性能代码优化及多线程开发； 2、熟悉广告算法，业务，技术架构，熟悉常用的广告/推荐模型； 3、熟悉多模态融合推荐技术、大模型应用等相关项目经验者优先； 4、具备搜索广告或展示广告相关项目经验、商业生态体验优化项目经验者优先。