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。
1、开发和迭代CTR预估模型和竞价策略，提升用户增长广告投放点击率、转化率、ROI等核心指标； 2、通过深度学习领域的研发工作，包括但不限于深度模型设计与优化、强化学习、迁移学习、图神经网络等算法和系统提升预估效果； 3、通过召回排序等推荐算法，改善增长广告用户在快手的产品体验。
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。
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
1、负责并参与快手用户增长部门推荐架构开发工作，支撑高并发系统的架构设计与升级； 2、参与大规模分布式训练、推理、召回等CPU、内存密集型服务优化工作，参与样本、特征工程能力建设； 3、参与增长推荐业务全链路服务建设工作，与算法紧密合作获得线上业务收益； 4、参与问题追踪、系统抽象重构、业务提效等复杂单点问题、系统化问题的解决与实现。