小红书推荐算法工程师-用户增长
任职要求
1、统招本科及以上学历，2年以上工作经验，扎实的机器学习基础，能够运用深度学习等主流模型优化实际业务问题； 2、了解Hadoop/MapReduce/Spark/Hive等常用大数据处理工…
工作职责
1、负责用户增长各环节的算法策略研发，通过算法策略优化提升个性化触达、外投广告、个性化内容分发、用户画像等效果； 2、负责个性化推荐业务召回、排序等算法研发，持续优化用户拉新和拉活各个环节的算法效率； 3、负责广告投放算法工作，通过个性化预估模型和运筹优化等算法，实现对用户的精准触达和出价，提升广告投放效率； 4、负责用户消息触达等相关算法工作，通过推送等触达提升用户规模。
推荐/广告/增长/NLP/大模型均有需求 1.通过机器学习及业界领先的推荐技术驱动电商用户增长。 2.负责推荐系统的各阶段效果优化，包括召回、排序、重排序等； 3.研究深度学习、自然语言理解、计算机视觉等领域的前沿算法，结合业务做算法改进和优化
我们正在寻找一位经验丰富的算法工程师（用户增长方向），专注于通过前沿技术和数据驱动策略推动用户增长。您将运用AI技术和算法模型，通过优化用户获取和留存策略，提升产品的市场竞争力。我们希望您能够通过高效的算法迭代和技术创新，持续驱动用户增长并优化各类增长策略。 具体岗位职责如下： 1. 用户增长算法开发：设计并实现能够有效驱动用户增长的算法模型，如用户行为分析、推荐算法等，基于数据分析来优化用户转化率和留存率； 2. AI驱动的增长策略：利用AI技术构建自动化的用户增长策略，快速迭代，确保策略的高效性和前瞻性，提升获取用户效率； 3. 竞争对手分析与策略调整：通过算法分析竞争对手的增长策略，开发应对的算法方案，以保持和提升产品在市场中的竞争优势； 4. 跨团队协作与技术推广：与数据、产品、运营等团队合作，推动算法技术在用户增长中的实际应用，确保有效落地。
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用户增长团队挖掘产品增长潜力，以技术驱动用户增长。团队不仅在产品中践行用户增长方法论、持续巩固增长能力，同时也在探索TikTok多模态的产品生态，撬动用户规模高速增长。 我们会极其地贴近业务，和产品、运营的同学们一起去探索用户增长方法论，持续巩固业务的增长能力。一起去通过业务中的数据表现进行洞察分析从而找到业务的机会点，围绕不同的增长业务模式，分析不同的业务需求，进行技术设计和实现。 也会从技术的视野去优化和升级我们的架构和系统，做纯技术层面的改造，用技术驱动业务的发展和改变。 1、激励增长方向 1）通过因果推断、强化学习、运筹规划等前沿技术，构建用户深度体验的增长模型，优化激励策略的精准性与效率，提升平台商业化价值； 2）设计并落地动态激励系统，平衡短期收益与长期用户价值，驱动用户活跃与留存的正向循环； 2、短视频推荐方向 1）主导TikTok Pro端融合激励信号与内容兴趣的混合推荐算法研发，解决业界少有的「激励产品×短视频APP」双形态协同难题； 2）构建专属Pro用户的内容理解与增长模型，结合激励行为、创作生态与内容消费数据，打造差异化推荐体验； 3）探索大模型、多目标优化、序列建模等技术在「激励 x 内容」联合建模中的创新应用，定义下一代增长范式。
1. 负责小爱千万级日活用户的推荐算法优化，通过个性化推荐策略提升用户活跃度、留存率，直接驱动DAU增长 2. 深入分析用户增长漏斗，优化召回、排序、多样性策略，设计增长导向的推荐算法策略，提升推荐系统点击率 3. 探索大模型（LLM、多模态等）在推荐场景的应用，如智能对话推荐、兴趣挖掘等，提升推荐体验和用户粘性 4. 与产品、运营、数据团队紧密协作，设计并落地A/B实验，快速迭代策略，实现可量化的业务增长