腾讯微信视频号-全域兴趣驱动的生成式推荐与促活研究

1.负责视频号短视频业务的推荐技术优化，包括但不限于召回、粗排、精排、重排、视频冷启动等； 2.负责视频号短视频业务的业务策略优化，包含但不限于人群优化、社交推荐、内容生态等； 3.负责若干前瞻方向的探索，包括LLM4Rec、推荐大模型、生成式推荐等方向。

1.负责视频号推荐业务的推荐技术优化，包括但不限于召回、粗排、精排、重排、冷启动等； 2.负责视频号内容分发的业务策略优化，包含但不限于红点、本地、关注、长视频等。

1.负责微信视频号加热的推荐工程开发与迭代，支持加热功能的推荐侧业务逻辑开发； 2.协同算法、数据同学，推进模型与算法的工程优化与落地，提升加热推荐准确性和商业化收益； 3.优化加热推荐链路的架构与效率，提升系统稳定性、扩展性与性能，保障高并发、低延迟的在线推荐能力； 4.持续跟踪业界前沿技术，探索并引入推荐与广告的新特性，不断提升系统能力与研发效能，打造业界领先的广告推荐系统。

1.负责电商加热产品的策略设计与迭代，围绕直播间、商品、短视频等电商经营场景，设计更匹配商家投放诉求的加热能力； 2.围绕广告主规模增长，建设商家分层、冷启动、投放引导、复投提升等机制，提升广告主数量、消耗规模和投放效率； 3.持续优化商家加热使用体验，包括投放门槛、效果表达、投放诊断、策略推荐等，提升商家使用效率。