大家好，我是二哥呀。
对比去年的数据，今年快手的薪资明显要高一些，我把《Java 面试指南》专栏中收录的信息给大家同步一下。
- 前端岗，开了 29k，至少是小 SSP 了，base 地为杭州
- 数据研发岗，开了 35k，本科 985，还有签字费，base 地为北京
- 后台开发岗，也开了 35k，房补的话一个月 2k，SSP
- 测开岗，开了 23k，相对后端可能是白菜
快手给的多，说明快手发展的好。发展的不好，给不了这么多（😄
我昨天也在精读快手的最新视频算法——UniDex + UniSearch，感觉很适合做到下一个实战项目中。
写法我已经帮大家整理好了，绝对高大上，面试官会觉得你不是用过视频搜索，特喵是摸过下一代搜索系统的天花板（不信来看：
- 基于 VQ-VAE 实现视频/文本 Query 的语义离散化，构建语义 ID 空间，将传统 Term-based 倒排重构为 Model-based 倒排，实现跨模态统一召回。
- 设计语义 ID 倒排索引结构，并配合多路量化向量检索（UniTouch 思路），实现长尾 Query 的语义泛化召回，召回率在测试数据集上提升明显（如 Recall@300 提升 8%+）。
- 复刻 UniRank 细粒度排序理念，构建 Token-level 交互模型，对 Query 与视频多模态 Token 做全连接相似度，替代传统粗排+精排。
- 基于 Encoder-Decoder 实现小型 UniSearch 原型，将“召回—粗排—精排”漏斗收敛为端到端生成式排序链路，生成语义 ID 序列并映射到内容库。
当然了，这要基于你对快手视频搜索算法有一个深入的研究，不能面试官问你 UniDex + UniSearch 是什么，直接卡死。
尤其是 27 届打算冲日常实习，或者打算冲 26 届春招的同学，包括打算跳槽的同学（涉及视频搜索领域），可以花一周时间细品一下快手官方的资料，包括论文。
我这里简单普及一下。
假如你在搜索框输入了这样一句话：“派聪明 RAG 项目适合新手吗？”
UniDex 会把这串文字吃进去，然后吐出来一串语义二维码，和 RAG 中的向量类似。
- 适合新手
- 实战项目
- 教程详细
- 和 AI 有关
然后和视频/直播的语义 ID 进行匹配。这一步其实和派聪明中的向量检索类似（UniTouch），用户上传文档的时候，会提前把文档解析为向量。
候选出来后，再用 UniRank 做更细的匹配，query 中的每个语义 token 和视频/直播的语义 token 比较，生成一个排序分数。
如果有同学阅读过派聪明的教程，会发现快手的视频搜索算法其实和 RAG 有着异曲同工之妙。
是不是突然就很好理解了？
那 UniSearch 呢？
UniSearch 是把“最终展示给你什么内容、顺序如何”这件事交给生成式大模型来做，甚至不用层层打分。
从我的理解上来看，属于直接跳过了检索部分，根据你的搜索习惯，直接给你生成一串内容语义 ID 列表（应该是提前训练好的）。
经过我这一通分析，相信大家都能够明白 UniDex + UniSearch 是什么了，比去看难大头的论文来得效率要高很多。
如果觉得前面的简历写法太深，那至少你可以在简历上这样写：
构建基于语义 ID + 生成式排序的搜索系统，复刻快手 UniDex + UniSearch 体系，统一“召回—排序”链路，实现语义倒排、生成式搜索、在线偏好学习等核心能力，显著提升长尾 Query 的召回率。
知识都是相通的，理解了 RAG，快手的这套视频算法，其实也不难理解。
我这么说，其实就是想告诉大家，当你感觉自己的项目经历非常匮乏时，可以去各大互联网公司的技术公告里深入研究一番。
再结合自己已有的业务进行润色，就成你的东西了，并且面试官还非常感兴趣。
拿到快手 offer 的球友就直言，派聪明 RAG 项目对他的帮助非常大，以免的时候和面试官聊了很多 RAG、Agent 相关的知识，聊完秒发二面。
和 AI 有关系的东西要多看，多练，多学，对未来三五年内的求职都会很有帮助。
目前各大公司都在加大力度，利用 AI 去革新自己的技术栈，快手的视频搜索算法，如果看官方的文档会很生涩难懂，但背后的原理如果按照我的方法去理解的话，也是容易掌握的。
温馨提醒一点，27 届/28 届的同学，如果想要拿大 offer，一定要找机会实习，如果导师不压榨的话。
我去快手的官网看了一眼，他们的 Java 后端实习岗位里就明确要求一点，有实际项目经验或互联网公司实习经历者优先。
真闭环了呀，找实习，要有实习经验（dogdogdog
这条准则放到暑期实习和秋招，同样适用。
希望 26 届的同学们都能开个大奖，来给二哥报喜，让我也沾沾喜气，高兴高兴😄
ending
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最后，把二哥的座右铭送给大家：没有什么使我停留——除了目的，纵然岸旁有玫瑰、有绿荫、有宁静的港湾，我是不系之舟。共勉 💪。
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