快手直播C端流量策略产品（直播）-【主站】

1、负责直播流量产品相关规划产出，包括但不限于直播用户增长、留存及活跃度提升，也为直播广场主访心智的建设负责； 2、负责直播流量产品相关需求落地，负责与设计、开发、测试等团队协作，推进直播产品的开发和上线，确保产品质量、用户体验。 3、跟踪直播行业动态，通过与各行业深度合作，不断优化和改进直播产品，提高直播产品的市场竞争力。

1. 公会策略制定：基于小红书直播公会不同发展阶段、赛道定位及内容品类，定制差异化的返点政策、管理规范与主播引入政策，通过策略牵引达成公会流水、主播开播率等核心业务目标。 2. 公会基建搭建：统筹搭建并迭代公会核心基础体系，包括风控合规体系、B端公会管理产品/C端主播服务产品体系、数据监控体系及客服响应体系，协调内外部资源，保障公会整体业务平稳高效运转。 3. 公会经营分析：定期跟踪分析公会大盘经营数据，涵盖公会入驻数量、主播开播频次、公会/主播留存率、平台流量分配效率等维度，建立数据预警机制，实时监控公会业务健康度并输出优化方案。 4. 行业与平台洞察：紧盯小红书平台政策变动、竞品公会策略动向，结合平台内容生态特点，输出策略调整建议，助力公会在主播招募、流量转化、商业化变现上形成差异化优势。 5. 跨部门协同：联动平台运营、产品、风控等团队，推动策略落地与基建体系迭代，解决公会运营过程中的核心卡点问题。

团队介绍：短视频平台算法团队，负责国际化短视频产品的基础推荐算法，加入我们，你能接触到包括用户增长、社交、直播、电商C端、内容创造、内容消费等核心业务场景，直接为核心用户体验负责，支持产品在全球赛道上高速发展。我们的工作内容包括大规模推荐算法的优化、复杂约束的优化问题的解决、多模态大模型的落地探索，推荐大模型的应用研究等多个学术领域的算法改进以及对多种场景的推荐架构的设计和对产品数据的复杂深入的分析。在这里，你可以深入钻研机器学习算法的改进和优化，探索前沿的技术；可以跟来自全球不同国家的团队合作, 感受不同文化的碰撞, 激发认知；可以通过对产品和内容生态的深度分析，影响产品未来的发展方向。 课题介绍： TikTok作为全球领先的短视频平台，面临新用户数据稀疏导致的个性化推荐不足、直播推荐时效性要求高、用户兴趣多样性维护困难以及电商推荐系统链路复杂等多重挑战。传统推荐方法依赖历史行为建模，难以解决新用户冷启动问题，且直播推荐需在极短窗口期内（通常30分钟内）实时捕捉内容动态变化（如主播互动、流量波动），这对系统的实时感知与快速决策能力提出更高要求。此外，单列沉浸式场景放大了多样性问题，需平衡多峰兴趣学习与探索引发的内容穿越风险。当前电商推荐系统采用多阶段漏斗架构（召回-排序-混排），存在链路不一致、维护成本高、过度依赖短期价值预测等问题，导致用户易陷入内容同质化疲劳。 针对上述痛点，项目提出结合大语言模型（LLM）和大模型技术实现突破：一方面利用LLM的海量知识储备与Few-shot推理能力，通过注册信息与外部知识推理新用户潜在意图，缓解冷启动问题；另一方面，在社交偏好建模中融合GNN与用户全生命周期行为序列，提升兴趣预测精准度。同时，探索大模型的泛化能力、长上下文感知及端到端建模优势，简化电商推荐链路，增强实时动态适应性与兴趣探索能力，最终实现系统更简洁、推荐更精准、用户体验与留存双提升的目标，推动业务可持续增长。 1、负责TikTok的业务推荐算法工作，与来自国内外顶级名校、有丰富业界经验的同学合作，共同搭建行业顶尖的推荐系统，为用户提供一流的产品体验； 2、将最前沿的机器学习技术应用到TikTok的场景业务，包括混排/排序/多目标/召回/冷启动/探索/多样性/内容理解等等场景，不断优化用户体验，促进业务发展； 3、研究方向包含且不局限于：深度学习、图神经网络、多任务学习、Learning to Rank、模型压缩和加速、多模态技术等，结合业务的实际问题来做好技术的探索和研究； 4、和产品、运营团队紧密合作，通过对产品和用户的深入理解和分析，制定算法策略促进短视频生态的长期繁荣发展。

团队介绍：短视频平台算法团队，负责国际化短视频产品的基础推荐算法，加入我们，你能接触到包括用户增长、社交、直播、电商C端、内容创造、内容消费等核心业务场景，直接为核心用户体验负责，支持产品在全球赛道上高速发展。我们的工作内容包括大规模推荐算法的优化、复杂约束的优化问题的解决、多模态大模型的落地探索，推荐大模型的应用研究等多个学术领域的算法改进以及对多种场景的推荐架构的设计和对产品数据的复杂深入的分析。在这里，你可以深入钻研机器学习算法的改进和优化，探索前沿的技术；可以跟来自全球不同国家的团队合作, 感受不同文化的碰撞, 激发认知；可以通过对产品和内容生态的深度分析，影响产品未来的发展方向。 课题介绍： TikTok作为全球领先的短视频平台，面临新用户数据稀疏导致的个性化推荐不足、直播推荐时效性要求高、用户兴趣多样性维护困难以及电商推荐系统链路复杂等多重挑战。传统推荐方法依赖历史行为建模，难以解决新用户冷启动问题，且直播推荐需在极短窗口期内（通常30分钟内）实时捕捉内容动态变化（如主播互动、流量波动），这对系统的实时感知与快速决策能力提出更高要求。此外，单列沉浸式场景放大了多样性问题，需平衡多峰兴趣学习与探索引发的内容穿越风险。当前电商推荐系统采用多阶段漏斗架构（召回-排序-混排），存在链路不一致、维护成本高、过度依赖短期价值预测等问题，导致用户易陷入内容同质化疲劳。 针对上述痛点，项目提出结合大语言模型（LLM）和大模型技术实现突破：一方面利用LLM的海量知识储备与Few-shot推理能力，通过注册信息与外部知识推理新用户潜在意图，缓解冷启动问题；另一方面，在社交偏好建模中融合GNN与用户全生命周期行为序列，提升兴趣预测精准度。同时，探索大模型的泛化能力、长上下文感知及端到端建模优势，简化电商推荐链路，增强实时动态适应性与兴趣探索能力，最终实现系统更简洁、推荐更精准、用户体验与留存双提升的目标，推动业务可持续增长。 1、负责TikTok的推荐算法工作，包括但不限于：视频推荐、内容理解、因果推断、智能增长等，为用户提供领先的产品体验； 2、结合机器学习技术和业务场景需求，运用包括强化学习、Graph Embedding、大模型、大规模计算等在内的前沿建模技能，解决业务痛点，提升线上效果； 3、与产品及运营团队紧密合作，对用户的行为进行深入理解和分析，制定合理高效的策略逻辑，促进生态的健康发展； 4、参与算法团队的基建工作，提升资源利用率、增强效果稳定性、优化开发流程等，持续提高团队成员的工作效率。