小红书数据挖掘专家/算法专家（POI方向）
任职要求
1、 具备机器学习或者数据挖掘的研究和内容领域的项目经验；熟练掌握分类、聚类、回归等机器学习模型； 2、 对数据驱动业务有兴趣，善于将业务问题拆解为算法问题，有本地生活、POI、地理信息中台相关建设经验者优先； 3、 扎实的编程功底，精…
工作职责
1、 整合海量多维数据进行数据挖掘，面向全、新、净、准、丰的目标构建小红书国内和海外的POI数据资产体系，进行结构化POI库的建设； 2、 利用全域数据资产和海量多维数据，运用机器学习和统计分析的方法，面向小红书开放平台业务挖掘POI父子关系、POI标签体系、用户时空知识体系，为POI各类场景提供模型和服务支撑；
我们需要NLP方向和推荐方向的算法专家，负责对地图生产资料、互联网情报、搜索日志、用户反馈等非结构化文本进行分析和信息抽取，负责理解高德用户的到达行为，融合人地大数据，构建知识图谱和智能推理能力，打通数据生产和前台业务，使得用户获得更加智能的出行和服务体验。 1、参与和负责POI产线的NLP算法部分，包括POI的NLP基础功能服务、多模态名称融合生成、名称质检模块、名称纠错模块等； 2、搭建POI的NLP基础服务平台，实现以POI为核心实体的地图数据图谱，为高德的POI搜索、推荐业务提供完备信息； 3、配合其他POI采集、挖掘、调度、聚合业务，建模NLP任务，提供准确且有效的NLP信息； 4、积极地探索和研究NLP的应用和认知领域，结合地图场景，提供更加全面且完备的服务； 5、参与和负责POI的XGC业务，包括相关性召回、各级转化率模型，提升用户的答题率，答题的转化率模型； 6、积极地挖掘高德的人地相关性，推动用户与POI问题的推荐逻辑，提升高德场景的搜推基建和技术。
1.负责 LBS 场景下智能推荐引擎的整体算法架构设计与技术研发，应用推荐系统相关机器学习/深度学习/图神经网络/大模型等技术提升系统效果与用户体验； 2.负责推荐系统召回、相关性、排序、多目标优化等模块的研究与优化，包括特征工程、模型训练、在线推理等全链路工作； 3.分析海量用户位置轨迹与行为数据，挖掘时空关联模式，构建用户画像、POI 特征和上下文感知的推荐策略，并持续优化； 4.带领并管理算法团队，制定技术发展规划与团队目标，指导成员完成算法研发、效果评估和业务落地。
1. 技术研发与架构设计：负责地图平台核心功能的技术研发，如地图渲染、路径规划、POI 搜索等功能模块的代码编写与优化；主导地图平台的整体架构设计，构建高可用、高性能、可扩展的技术架构，确保平台能应对海量数据和高并发请求；研究并引入前沿技术，如人工智能、大数据处理等，提升地图平台的智能化水平和用户体验 。 2. 数据处理与算法优化：处理和分析地图相关数据，包括地理信息数据、用户行为数据等，通过数据挖掘和分析，为地图平台的功能优化和业务决策提供支持；优化地图算法，如路径规划算法、地图匹配算法等，提高算法的准确性和效率，降低计算资源消耗 。 3. 技术协作与团队管理：与地图数据采集团队、产品团队、前端开发团队等密切合作，确保地图数据的准确性和完整性，以及前后端数据交互的顺畅；指导和管理技术团队成员，分配工作任务，制定技术方案，进行代码审查，提升团队整体技术水平 。 4. 问题解决与系统维护：监控地图平台的运行状态，及时发现并解决系统故障和性能瓶颈问题；建立完善的系统运维机制和应急预案，保障平台的稳定性和可靠性；收集用户反馈和业务需求，对地图平台进行持续的迭代和优化 。
1、负责字节跳动产品的POI数据及应用能力建设，对POI的数据质量及应用效果负责，为公司线下场景的拓展打下坚实的基础； 2、能基于不同阶段、不同场景的业务需求推导目标，拆解路径，并协同项目组成员交付最终的数据成果； 3、从对用户及客户的价值出发，协同算法及工程研发团队设立指标体系，共同推进策略/算法模型迭代以提升数据质量及算法策略指标，联动上下游各业务方团队共同推进项目落地； 4、构建系统性的指标评测体系和问题发现机制，发现问题并推动和验收问题的解决，为项目提供驱动力。