【快手】算法实习生 分类/排序模型

召回+排序 同学 负责搜索融合排序的算法模型优化 1、对搜索的召回和排序环节进行全链路优化 2、探索前沿的人工智能技术和应用，设计和优化短视频搜索相关性、权威性、点击率、播放时长等预测模型； 3、利用机器学习、视觉、语音等人工智能技术，结合平台海量数据，针对搜索结果做智能评估和排序策略； 4、通过数据分析、挖掘和代码实现，优化改进索引、召回、排序各个模块，解决线上问题，优化用户体验； 5、参与视频搜索各个功能模块的设计与实现，构建高可靠，高可用 ，高扩展的体系结构，满足日趋复杂的业务需求； 6、负责半结构化数据的抽取和清洗等研发和优化工作。 NLP同学： 岗位职责： 1. 基于快手积累的海量短视频数据，利用NLP技术，更好地理解和描述短视频，提升快手短视频分发，推荐，直播，搜索等核心场景的效果和用户体验。 2. 基于快手积累的海量多媒体数据，研发牢固可靠的NLP基础技术，如词法分析，ner，query解析，大规模NLP预训练等，为快手短视频搜索提供坚实的技术支持。 3. 针对产品的实际问题进行 NLP 前沿 AI 算法的研究； 实习要求： 1. 深入了解自然语言处理中的经典模型和技术，了解常见/前沿的深度学习/机器学习模型算法。 2. 有NLP相关项目或比赛经验、NLP顶会paper、较强coding能力者优先。 3. 实习 3 个月以上

1、出色的分析问题、解决问题能力，能从纷繁复杂的数据中洞察问题本质； 2、出色的机器学习（Deep Learning）、NLP和数据挖掘基础，并能很好地建模应用于解决搜索问题； 3、优秀的代码能力、数据结构和基础算法功底； 4. 最近一个月没有面试过快手算法职位者； 最近两周官网投递过得，无需重复投递~ hc充足，可转正，面试不影响秋招