小红书推荐算法工程师-首页推荐
任职要求
* 研究生及以上学历，在机器学习、大模型、强化学习、基础数学等领域有一定的积累 * 有良好的沟通能力，跨团队协作能力，具备出色的执行力、强烈的责任感，以及…
工作职责
小红书社区推荐算法-首页推荐方向立足于小红书首页多业务的内容分发场景，优化视频/图文/电商/广告/直播等业务的分发算法，提升用户体验，助力商业营收，同时探索机器学习、人工智能和大模型等前沿技术在工业界的落地。 主要工作包括： * 排序模型：点击率、互动率、时长等预估模型，以及生成式模型 * 机制策略：混排/重排机制、多样性机制、多目标融合机制等
1、参与首页推荐/直播推荐等业务的策略优化工作； 2、实现大规模机器学习、数据挖掘的核心算法，并将其应用在相应的产品线上； 3、研究哔哩哔哩产品及用户行为数据，设计对应的优化策略； 4、参与前瞻性技术的研究，研究并应用前沿技术 。
1. 负责美团APP各推荐展位和创新产品的核心算法优化迭代，包括但不限于供给理解、召回、精排和重排相关的数据分析、超大规模深度学习模型优化、业界前沿技术探索和落地以及大模型的应用等，服务数亿量级美团用户服务，提升美团App的支付订单； 2. 深入理解美团的核心业务，推动多业务供给理解信息（例如价格力、CPV、多模态信息）、全域的用户行为数据在各推荐场景的应用和落地，同时探索迁移学习、多业务多场景建模、用户个性化召回等模型算法落地； 3. 负责推荐算法中某个子方向的中长期技术规划，制定相应的技术发展方向，并在具体场景成功应用。
1．探索超大规模语言模型，负责大语言模型应用相关的数据建设、微调、对齐等模型优化工作； 2．大语言模型应用在大淘宝推荐场景的落地，包括逻辑推理、智能内容理解、商品创意生成等； 3．建立新一代认知推荐算法体系，结合交互式推荐的产品创新，提升用户体验和首页推荐的长期价值；
具体职责包括但不限于： 1、负责深度学习、搜索推荐、自然语言处理领域的技术研发工作；负责1688推荐产品相关的召回，排序，策略等算法的设计和技术规划，直接上手迭代APP首页推荐算法。 2、负责推荐领域前沿问题的探索与研究，包括结合LLM&多模态技术在未来推荐实际应用场景的落地，提供全面的技术解决方案。 3、负责多场景的用户表征学习，兴趣发现性推荐，内容冷启等场景内的应用落地，对整个推荐系统架构进行迭代升级。 4、负责提供分人群行业化的增长策略，沉淀行业解决方案，协助拓展业务边界，非常适合有较强业务sense的同学。