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具优先； 3、熟练掌握至少一种编程语言:Java/C++/Scala/Python，熟悉Linux系统及常用Shell命令； 4、有过成功的推荐算法、用户增长、广告投放相关项目者经历优先。
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。
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。
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
1、参与携程国际化业务用户增长相关的算法研究和策略研发； 2、和产品、运营和工程等团队深度合作，洞察算法策略的机会点并落地实施，提升新用户承接、老用户提频和流失用户召回等场景的业务效果； 3、针对携程国际化业务，探索和迭代个性化推荐技术，在EDM营销和App个性化推送等场景落地应用； 4、基于海量用户行为和商品数据，使用数据挖掘等技术，建立并持续迭代用户画像和商品理解等技术系统； 5、利用多模态理解和AIGC能力，实现营销素材的自动化生成，提升总部和各个国家/地区当地运营团队的工作效率。
1. 负责用户增长和用户运营业务场景中的算法研发工作，包括但不限于用户画像构建、个性化推荐、广告投放、预算分配等，以提升用户体验、流量效果和用户业务规模增长； 2. 结合业务需求，设计并实现高效的用户增长算法，通过深度学习、强化学习等技术手段，优化用户获取、激活、留存等关键环节，促进用户生命周期价值的最大化； 3. 运用运筹算法优化资源分配，提高运营效率，确保算法模型在实际应用中的效果大化； 4.与产品、运营团队紧密合作，将算法应用于实际业务场景，持续跟踪算法效果，快速迭代优化。 5. 参与算法模型的持续优化，跟踪新的算法和技术趋势，探索新技术的应用可能性，推动技术创新。