1、负责快手APP push相关的算法研发、优化工作，运用策略和算法手段促进用户增长；\n2、参与大模型在业务场景的适配与落地，包括但不限于：push下发时机、Push智能文案、用户意图建模、多模态内容理解等方向；\n3、负责push推荐系统的搭建以及相关算法落地，面对亿级别的用户群体情况下实现push的个性化匹配，做到千人千面；\n4、负责push的算法、策略的设计，并直接参与push场景下推荐系统的全链路开发与优化，包括但不局限于触发、召回、粗排、精排、下发策略等阶段；\n5、参与前沿问题的探索与研究，结合实际应用场景，提供技术优化和落地建议。 1、计算机科学、人工智能、数学、统计学等相关专业硕士/博士在读，具备扎实的算法与数学基础；\n2、熟悉Transformer架构及主流大语言模型（如Qwen、DeepSeek、LLaMA等），有大模型预训练、微调或推理优化经验者优先；\n3、编程能力扎实，熟练掌握Python，熟悉PyTorch/JAX等深度学习框架，具备良好的工程实现能力；\n4、对技术前沿敏感，能独立阅读并复现顶会论文，有清晰的科研品味与问题拆解能力；\n5、逻辑严谨，自驱力强，善于在模糊问题中定义目标、推进闭环，具备优秀的沟通与协作意识。\n\n加分项：\n1、在NeurIPS、ICML、ICLR、ACL、CVPR、KDD、RecSys等国际顶级会议或期刊上有论文发表；\n2、有推荐系统、大语言模型、多模态理解、强化学习等方向的实际研究或实习经验；\n3、在ACM-ICPC、Codeforces、Topcoder等算法竞赛中取得优异成绩；\n4、在Kaggle、天池等数据竞赛中获得Top排名，或主导过开源项目/有高影响力开源贡献。