小红书推荐算法工程师-社交推荐
任职要求
1. 编程基本功扎实，熟悉常用的数据结构和算法，擅长Java/C++/Python中至少一门语言； 2. 熟悉机器学习、数据挖掘、数理统计等领域知识，有搜广推相关领域算法的工作经验； 3. 踏实勤奋，自我驱动，善于沟通，勤于思考，具有较强的动手实践能力和技术热情。 加分项： 1. 有运筹学、博弈机制、图神经网络、大规模机器学习等领域的研究和实践经验； 2. 机器学习/数据挖掘竞赛成绩优异者，如Kaggle/KDD Cup等； 或有ACM/NOI获奖经历； 3. 在国际顶级会议（Recsys、KDD、NIPS、ICML、ACL等）以第一作者发表过高水平论文者。
工作职责
1. 参与亿级用户规模的推荐系统优化，提升笔记发布量和发布作者规模，繁荣作者生态； 2. 基于因果推断、大语言模型等技术优化流量分配机制，提升新笔记冷启效率，促进社区长期健康发展； 3. 负责小红书全站关注关系构建和关系内容分发，通过内容推荐和用户推荐，提升私域规模和用户社交体验； 4. 跟踪业界深度学习/强化学习/跨域学习/图网络等领域前沿进展，灵活应用于业务中取得实际收益。
团队介绍：抖音社交团队的核心目标是通过社交业务发展来提升抖音的长期天花板，目前社交业务已经被证明是抖音增长上关键的方向。算法团队主要通过思考有价值的产品迭代和演进方向，并用推荐算法等手段加速业务的发展，对抖音社交的发展担负至关重要的责任。 1、负责抖音业务推荐算法工作，和产品、运营等团队紧密合作，深度理解抖音社交业务的发展，共同制定长短期的业务目标； 2、深入参与到机器学习技术研究中，在解决具体问题的同时形成完整系统的方法论，持续提升用户体验； 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、模型压缩和加速、多模态技术等，善于结合业务的实际问题来做好技术的探索和研究； 4、组织推进组内以及跨部门合作项目，加速团队的建设和业务的发展。
工作描述： 1、有机会设计影响千万级用户的推荐系统，结合最新技术创新优化用户体验，负责千万级日活信息流产品的推荐算法优化，提升用户体验和时长、留存等核心指标； 2、深入理解业务，通过机器学习/深度学习等算法的优化，推动内容冷启动、社交推荐、兴趣探索和发现等场景的算法迭代； 3、跟踪业界最新进展，结合业务场景特点进行先进算法的实验和落地应用。
短视频产品算法团队思考有价值的产品迭代和演进方向，并用推荐算法等手段实现迭代，产出价值。团队负责社交、关注、兴趣探索和发现等重点产品迭代方向，以及一些新兴的产品演进相关工作，对短视频长期的成功和发展担负至关重要的责任。 职位描述： 1、负责公司短视频业务算法工作，共同搭建业界领先的推荐系统； 2、深入理解业务和机器学习技术，优化模型&策略，持续提升推荐效果； 3、深入理解用户行为，结合数据挖掘等技术，优化用户创作和浏览等体验。
1.负责视频号短视频业务的推荐技术优化，包括但不限于召回、粗排、精排、重排、视频冷启动等； 2.负责视频号短视频业务的业务策略优化，包含但不限于人群优化、社交推荐、内容生态等。