短视频推荐算法工程师-推送方向

团队介绍 短视频推送算法团队负责整个短视频的站内、站外以及消息页的消息发送策略与算法，是带来活跃用户增长最大的团队之一。在每天，我们有数以千万计的用户通过推送消息打开短视频首页，并获取到他们感兴趣、有价值的内容，重拾对短视频的兴趣。而你的技术产出，将有机会直接触达数亿用户，创造巨大的价值。我们以打造世界领先的推送系统为目标，深耕最前沿的推送技术，为用户在最恰当的时机提供最合适的推送内容，也为短视频创造更坚实的用户基础与长期价值。 职位介绍： 1、优化推送发送时机策略与模型。基于Reinforcement Learning、深度时序模型等提升系统择时&择频的能力，提升用户体验与相关指标； 2、应用主流和前沿的机器学习模型，如DeepFM, Uplift model, Deep Retrival, DIN等，进行召回&粗排&精排模型优化，包括模型结构优化、特征工程以及模型性能优化等； 3、基于海量数据搭建业内领先的推送模型、策略和架构，建模用户兴趣，提升用户体验； 4、负责业务场景中的某个模块，如社交推送、直播推送、热点推送等，与产品、运营团队一起，对模块的未来发展进行规划和设计，制定推送&推荐策略的目标； 5、进行推送内容创意的优化，包括自动生成&选择最优的文案内容、图片等素材，自动文案审核等工作； 6、通过推送的方式助力业务增长，相关业务包括社交、直播、热点、UserGrowth等。独立负责业务场景中的某个模块，与产品、运营团队一起，对模块的未来发展进行规划和设计，制定推送&推荐策略的目标； 7、技术方向：发送时机策略与模型、内容召回，排序与聚合、内容创意增长，利用海量数据搭建业内领先的机器学习算法和架构，建模用户兴趣，提升用户体验。 【任职要求】 1、具备优秀的编码能力，扎实的数据结构和算法功底； 2、优秀的分析问题和解决问题的能力，对解决具有挑战性问题充满激情； 3、对技术有热情，有良好的沟通表达能力和团队精神； 4、熟悉机器学习基础理论和常用模型算法，对推送&推荐系统、计算广告、搜索引擎等相关领域有经验者优先。