快手用户增长运营（激励直播方向）-【主站】
任职要求
1、3年以上直播运营、用户激励或电商直播相关经验，熟悉快手、抖音等平台的直播规则及流量分发逻辑；
2、具备成功的激励项目案例（如任务系统设计、打赏活动策划等），对用户行为心理学有相应理解；
3、优秀的跨团队沟通能力，能高效协调产品、技术及商务资源，推动项目执行；
4、数据敏感度高…工作职责
1、直播激励策略设计与落地：负责用增激励与直播业务团队合作，设计直播间内的定向激励玩法（如任务系统、打赏奖励、流量分发等），提升用户进间率、观看时长及打赏转化等；结合快手平台特性，制定分阶段激励方案，并通过数据监控优化策略效果，确保roi目标达成； 2、跨部门协作与资源整合：联动直播运营、产品、技术等部门，推动激励玩法在直播间的技术落地与资源分配，协调解决合作中的界面问题；挖掘平台内外部合作机会，拓展激励直播场景，提升用户参与度及转化率； 3、数据分析与迭代优化能力：监测激励玩法核心数据（如进间UV、打赏转化率、任务完成率等），定期输出复盘报告，提出可落地的优化建议；研究行业趋势及竞品策略，结合快手生态创新激励模式。
1、负责设计、优化和落地全生命周期的用户权益体系（如金币、红包、优惠、积分、会员权益等），通过用户运营的方式，提升用户在平台的交互能力； 2、制定会员等级、成长值规则、特权权益（内容/功能/身份/经济四维度），构建用户分群策略和玩法； 3、联动直播/电商/社交团队设计高价值专属权益和产品玩法。
1、主导公会侧产品体系搭建：负责公会管理后台、数据工具、任务激励、结算系统等核心产品的设计与迭代，解决公会在主播管理、数据追踪、收益结算等方面的痛点，提升公会运营效率； 2、驱动公会生态健康增长：基于公会分层设计差异化产品策略，平衡公会、主播与平台三方利益，通过产品机制预防违规风险，保障生态良性循环； 3、联动跨团队落地方案：对接算法、技术、运营团队，将业务目标转化为可执行的产品方案，以数据结果（如公会主播留存、优质主播孵化量）为核心导向推进落地； 4、洞察行业趋势：跟踪直播公会行业动态，结合快手生态特性，提前布局产品功能，保持公会体系竞争力。
1、负责制定和执行垂类内容的深度策划与落地，研究内容趋势、用户偏好、热点话题，结合用户消费及趋势分析策划高质量的短视频和直播内容； 2、精细化运营并增长重点作者账号，制定并执行涨粉、变现等策略，监控账号健康度，处理违规风险，推动账号的长期活跃与粘性； 3、研究并分析垂类内容生态，深刻理解行业变化与趋势，探索合适的正循环路径，确保平台与作者之间的双向共赢； 4、利用平台工具、行业合作、活动激励等方式推动账号增长，参与或主导相关活动的策划和落地，提升垂类标杆作者的影响力和商业化价值； 5、基于数据监控与分析，进行内容效果评估，优化内容方向、选题策略、发布策略等，确保持续提升账号表现； 6、提供内容创作支持、粉丝互动、数据分析等全链条服务，解决作者在内容运营过程中的多维度问题。
团队介绍：TikTok是一个覆盖150个国家和地区的国际短视频平台，我们希望通过TikTok发现真实、有趣的瞬间，让生活更美好。TikTok 在全球各地设有办公室，全球总部位于洛杉矶和新加坡，办公地点还包括纽约、伦敦、都柏林、巴黎、柏林、迪拜、雅加达、首尔和东京等多个城市。 TikTok研发团队，旨在实现TikTok业务的研发工作，搭建及维护业界领先的产品。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，支持产品在全球赛道上高速发展；也能接触到包括服务架构、基础技术等方向上的技术挑战，保障业务持续高质量、高效率、且安全地为用户服务；同时还能为不同业务场景提供全面的技术解决方案，优化各项产品指标及用户体验。 在这里， 有大牛带队与大家一同不断探索前沿， 突破想象空间。 在这里，你的每一行代码都将服务亿万用户。在这里，团队专业且纯粹，合作氛围平等且轻松。目前在北京，上海，杭州、广州、深圳分别开放多个岗位机会。 为什么加入我们 与团队共同激发创造：创造是 TikTok的核心。不管对于TikTok产品还是团队本身，我们都希望能激发更多想象力，为自己、平台、我们所服务的社区以及社会带来更多价值和影响。 在有挑战的事中成长：在TikTok，你能够参与非常有挑战性的项目，一起做出突破行业、有全球影响力的事。这里有数以亿计的用户，在等你用新技术、新想法为他们带来新的体验。我们从不安于现状，对我们来说，每一个挑战，无论多么困难，都是一个学习、创新、和成长的机会。 工作方式和文化：我们鼓励务实解决实际问题、在每件事上追求极致，希望大家始终像“创业第一天”那样做事。 公司文化多元兼容，同事之间像同学一样平等相处，机制敏捷灵活，希望更好地激发每个人的创造力。 优秀的人能获得认可与回报：优秀人才能够和公司共同成长，什么时候加入都不晚。我们也进一步加大了激励区分度，让优秀的人得到认可和回报、承担更多重要项目，充分发挥潜能，脱颖而出。 欢迎加入我们！ 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最核心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国际化短视频的核心场景业务，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、排序学习、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。