小红书直播风控-数据科学实习生

1、负责广告统一召回引擎架构演进，支撑百亿流量亿级物料，保障系统的高可用、高性能； 2、负责支撑短视频广告、直播广告等多种业务高速迭代，提升系统的研发效率和资源效率； 3、负责指导团队成员工作，带领初中级工程师完成项目目标。

1、参与亿级用户规模的电商推荐优化，提升内容电商观看时长、点击率、转化率、GMV、LTV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、图神经网络等的算法和系统提升预估效果； 3、通过推荐算法机制优化电商流量结构和GMV结构，促进电商生态的健康发展。

1、参与亿级用户规模的电商推荐优化，提升包括商品推荐(首页猜你喜欢)、内容推荐(直播、短视频)在内的泛货架电商的GMV、订单量、用户留存等核心指标； 2、通过深度学习领域的研发工作，包括但不限于生成式推荐、LLM4Rec、超大规模序列建模、多任务学习、长期价值建模等算法和系统提升预估效果； 3、持续关注前沿技术发展方向，参与推荐系统架构的长期技术演进与技术攻坚； 4、通过推荐算法机制优化电商流量结构和GMV结构，促进电商生态的健康发展。

1.负责微信视频号推荐后台开发的需求实现，包括模型和策略的接入，重点关注视频号入口的直播推荐； 2.针对直播业务的特性，优化推荐链路，使得各链路能够支持更大规模的候选； 3.参与特征处理和接入工作，持续优化特征更新及在线服务链路。