快手策略产品实习生（流量策略方向）-【电商】

-在内容视角上，熟悉直播生态问题的发现-定义-识别-处置-评估的完整流程（是要懂什么内容好，什么坏，怎么评估） -在用户视角上，识别用户直播电商偏好并对匹配结果做针对性评估，提高用户在直播电商上的满意度（要能从 用户与内容匹配度角度，评估推荐结果的好坏） -能基于业务现状及行业洞察，协同算法与运营输出有效的c端生态优化策略 -围绕业务关注的核心生态指标，搭建指标监控体系

1. 数据驱动，通过日常Keeta首页、搜索、推荐流量场的数据监控、分析，发现问题，提炼洞察，指导产品设计工作； 2. 独立完成产品调研，能结合不同业务场景、用户需求，识别并理解产品设计关键点； 3. 参与Keeta首页、推荐、搜索的功能与策略迭代设计，负责功能的i18n翻译工作； 4. 完成功能数据回收，产出实验效果分析；

团队介绍：字节跳动搜索团队主要负责抖音、今日头条、西瓜视频等产品的搜索工程、算法创新和架构研发工作。我们的职责是用前沿的技术去打造一个用户体验佳、信息效率高的搜索引擎产品。我们的愿景是做一款用户首选的搜索引擎，我们的使命是可以充分整合内容，高效连接人与信息。 团队主要负责抖音、今日头条、西瓜视频、问答和百科等产品的业务研发和架构研发工作。 我们使用前沿的前端、客户端和服务端技术赋能于搜索业务的快速迭代，并在技术上不断创新和突破。同时专注于大流量、高并发、低延时的搜索系统的构建，在性能优化上，追求从内存、Disk等优化到业务架构和网络协议的创新探索，在迭代效能上不断探索容器化、动态化、搭建化等方案的创新，技术氛围强，充分给同学们提供自我成长的机会。 1、参与ByteDance搜索引擎研发工作，用前沿的机器学习深度学习算法、海量的数据，做激动人心的技术、给用户更好的搜索体验； 2、参与抖音/电商/生活服务等核心产品的搜索研发工作，致力于为数亿用户提供数千亿精准搜索结果，打造极致的搜索体验； 3、参与搜索核心算法改进，可选的方向包括： （1）NLP：利用LLM等技术，研发新的自然语言处理算法和信息检索技术，提高搜索引擎的准确性和智能化程度。 （2）召回与排序：借助语义理解、个性化预估、机制设计等技术，解决超大规模的视频、商品、直播、POI等搜索业务下的召回、排序、重混排模型； （3）多模态：基于海量网页图文、抖音视频数据的大规模多模态预训练和视频分析技术，提升视觉搜索的使用体验； （4）页面分析和摘要：从千亿视频/网页中提取最有价值的信息，进行结构化字段提取、智能摘要生成、转码等工作来优化搜索体验； （5）链接分析：从万亿链接中找出最有价值的网页，优化链接质量、索引质量、垃圾作弊识别、调度策略等。 课题介绍：随着大模型技术的快速发展，智能搜索领域迎来了新的机遇和挑战。传统搜索技术在面对海量数据、多模态信息以及用户复杂需求时，逐渐暴露出模型容量不足、语义理解能力有限、资源利用率低等问题。基于大模型的智能搜索构建旨在通过引入大模型技术，提升搜索系统的智能化水平，优化用户体验，并解决超大规模检索、复杂语义理解、资源高效利用等核心问题。具体目标包括： 1、探索大模型与排序算法的结合，提升个性化排序的精度和用户体验； 2、研究生成式检索算法，解决百亿乃至千亿级别候选库的超大规模检索问题； 3、利用大语言模型（LLM）提升复杂多义Query的搜索满意度； 4、构建高性能、低资源消耗的大规模批流一体检索和计算系统，提升资源利用率。 1、个性化排序：传统排序算法难以充分利用多模态信息（如文本、图像、视频等），且模型复杂度有限，无法满足用户对精准化和个性化搜索的需求； 2、超大规模检索：传统判别式模型在千亿级别候选库的检索中，面临模型容量不足、索引效率低下等问题，亟需新一代检索算法； 3、复杂Query理解：用户搜索需求日益复杂，传统搜索引擎难以准确理解长难句、多义Query的语义，导致搜索结果满意度低； 4、资源利用率：搜索系统存储和计算分离的架构导致资源利用率低，如何在保证性能的同时优化资源使用成为关键问题。

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。 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。