小红书【REDstar】机器学习算法工程师-商业算法
任职要求
1、本科及以上学历，计算机、软件、人工智能、电子信息、网络安全、数学等相关专业优先； 2、具备独立开展研究工作的能力, 具备算法和编程能力； 3、有搜索、推荐、广告、NLP、图像识别等相关背景优先，熟悉机器学习，NLP、数据挖掘、知识工程的经典算法，并能在业务中灵活解决实际问题，有过大规模搜索/推荐/广告系统算法研发实习经历者优先； 4、熟悉机器学习和数据挖掘领域前沿技术，在国际顶级会议（Recsys、KDD、NIPS、ICML、ACL、SIGIR）以第一作者发表过高水平论文者优先； 5、有机器学习、数据挖掘等相关项目实际经验者，或者知名数据挖掘比赛（例如KDD Cup等）中取得领先名次者优先。
工作职责
1、基于小红书海量的用户行为数据，建立并优化广告系统的算法和机制，优化面向行业广告主的算法策略，包括用户理解、行业深度优化、行业投放策略等； 2、对业界前沿技术保持敏感，结合业务特点，探索将前沿的算法技术应用于实际业务，实现技术落地。
1、跟踪大语言模型、多模态、强化学习等算法的最前沿进展，将相应技术赋能到小红书实际的业务场景中，包括社区，商业化，交易等，持续推动AGI在业务场景下的落地应用； 2、基于成熟的AI平台服务，构建完善的AI原生应用和X+AI应用，包括如智能助理、知识问答、深度研究等，打造具有核心用户价值的热点应用； 3、探索大语言模型、多模态模型、扩散模型等在搜广推场景的落地方案。
1、参与小红书大商业内容理解体系构建，包括电商、广告、直播和笔记多模态信息结构化算法建设和应用； 2、参与小红书商业知识图谱体系建设，以LLM为核心能力建设品牌、商品类目、属性、SPU、比价体系； 3、参与供应链上下游平台算法建设，基于小红书社区数据挖掘商机、供给源、流程趋势，并落地到B端系统工具； 4、基于交易&广告业务，进行模型和算法创新，与各部门（包括并不限于产品，业务中台等）的同事一起深入交流合作，打造业界领先的内容理解算法。
1、负责小红书搜广推多场景召回与排序模型优化，提升时长、互动、留存等核心指标； 2、核心技术方向包括：LLM应用于推荐系统，基于搜广推全域信号打通的图神经网络预训练模型，深度进化学习应用于全系统参数自动搜索，多模态在召回/排序等模块的应用等技术方向；在小红书独特的双列社区产品形态下，探索最适合社区产品的种草拔草全链路建模范式； 3、业务落地场景包括：双列推荐/展示/搜索/电商广告的模型，用户/资源冷启动，重排和多资源混排场景等。
1、负责小红书App社区（主站）的推荐、搜索、交易、增长、直播等业务场景的技术探索，能够从复杂的业务环境中抽象出清晰具体的技术问题，并将大模型、机器学习等技术有效应用于小红书App社区建设上，与各部门（包括并不限于产品，基础技术等）的同事一起深入交流合作，共同迭代和优化社区产品，提升亿级用户体验，Inspire Life； 2、构建小红书App社区（主站）的内容、用户之间的生产、关系、分发、消费机制，利用Query理解、多模态内容理解、相关性/召回/排序算法、深度学习、因果推断、迁移学习、跨域表征、多任务学习、图网络、运筹学、博弈机制等技术，持续建设图文&视频内容的大规模推荐/搜索/交易/知识生产等系统，通过策略和模型优化不断提升实现SOTA效果。