小红书精排模型算法工程师-社区算法
社招全职2年以上内容理解地点:北京 | 上海状态:招聘
任职要求
1. 计算机相关专业,推荐/搜索/广告/机器学习相关背景, 2年以上工作经验; 2. 在推荐系统,机器学习,数据挖掘建模等一个或多个算法领域有扎实的理论基础和丰富的研发经验,对算法原理及应用有较深入的理解;搜广推场景粗精排后…
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工作职责
1. 深入理解业务场景,负责小红书推荐场景的模型迭代&优化工作。 2.大规模推荐系统的研发和优化,为亿级用户提供稳定可靠的实时推荐服务。 3.分海量用户行为数据建模,更精准的刻画用户兴趣,提升小红书推荐的用户体验。 4.对模型迭代流程的全面优化,提升模型的迭代效率。
包括英文材料
机器学习+
https://www.youtube.com/watch?v=0oyDqO8PjIg
Learn about machine learning and AI with this comprehensive 11-hour course from @LunarTech_ai.
https://www.youtube.com/watch?v=i_LwzRVP7bg
Learn Machine Learning in a way that is accessible to absolute beginners.
https://www.youtube.com/watch?v=NWONeJKn6kc
Learn the theory and practical application of machine learning concepts in this comprehensive course for beginners.
https://www.youtube.com/watch?v=PcbuKRNtCUc
Learn about all the most important concepts and terms related to machine learning and AI.
推荐系统+
[英文] Recommender Systems
https://www.d2l.ai/chapter_recommender-systems/index.html
Recommender systems are widely employed in industry and are ubiquitous in our daily lives.
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社招3年以上
1. 研究LLM如何赋能电商场景下的个性化CTR/CVR预估,利用模态对齐、用户行为CoT等技术手段让LLM的推理能力、通用知识等赋能于线上预估模型,捕捉用户更精准的个性化实时意图,实现更精准的人货匹配; 2. 设计有效的scale-up能力的CTR/CVR预估方案,包括样本、特征和结构等多个维度高效Scaling Up,提升搜索精排模型的个性化表达能力和在线成交效率。 3. 负责模型 Scaling-Up 过程中Infra工作,包括但不限于训练、推理和链路优化,支撑更大模型、更复杂特征和更高实时性的主搜排序系统,推动先进技术成果的规模化落。
更新于 2026-06-24杭州
