快手内容消费-策略产品（自然流量方向）-【商业化】

1、建立自然流量价值评估体系：深入洞察快手达人内容生态，建立多维度的内容流量价值评价指标（含流量履约达成、内容种草、聚推广告等），设计科学的内容质量分与流量分发准入机制； 2、优化流量分发与分配逻辑：负责达人内容在自然流量场域（推荐单双列、搜索）的分发策略，通过算法干预与机制设计，平衡用户体验与商业变现效率，提升自然流量对交易规模的贡献度； 3、策略实验驱动业务增长：针对搜索意图识别、推荐召回排序等核心链路，通过精细化的 A/B Testing验证策略有效性，对流量成本（eCPM/eCPC）、自然流量转化效率（CTR/CVR）等指标负责； 4、达人内容生态：通过数据建模，定义并筛选高质量自然增长内容，建立内容分发的激励机制，引导达人创作更符合平台自然分发逻辑的优质商业内容，降低用户负反馈。

1、参与亿级用户规模的内容消费（短剧、小游戏、小说）推荐优化，包括不限于召粗精级联模型、推荐大模型与机制策略，提升内容观看&阅读&游玩时长、广告变现、付费转化、留存等核心指标； 2、设计推荐与广告流量协同的创新方案，打造一体化的分发引擎，发挥数据协同优势，提升整体分发效率，提升用户体验与转化； 3、设计和开发全域投放产品，制定合适的技术方案，提升客户投广撬动自然流量的能力，满足客户经营需求，长期牵引客户与内容供给增长，进而带动长期收入增长。

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：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。