小红书【2025校招】增长投放运营
任职要求
1、有好奇心和钻研心，喜欢并享受追究原因、寻找答案的过程，能持续不断的在业务相关的数据、产品、创意等方向持续做开放性探索和问题解决，不惧难； 2、强数理思维导向，关心细节，能用逻辑+理解+经验去定位问题、并延展解决思路； 3、对增长感兴趣，有热情，有自驱能力，能有基础的互联网增长认知和理解； 4、有过增长相关经验优先，例如自媒体运营、副业、排行榜相关爬榜经验（游戏也可以）等。
工作职责
1、在腾讯、头条、百度、以及厂商商店等各互联网媒体，通过付费广告投放的形式做用户增长，对小红书app的新增/日活等增长目标负责，并能持续做渠道质量优化&新的增长机会发掘； 2、通过和创意、产品、研发等团队合作，发掘和落地有效策略，提升广告跑量能力以及获取的用户质量； 3、协同产研，实现投放平台产品、数据产品、自营能力的不断优化，提升可用性，投放能力持续追平头部广告主，做人力提效和跑量能力建设； 4、持续开放性探索新的增长机会。
1、负责用户增长各环节的算法策略研发，通过算法策略优化提升个性化触达、外投广告、个性化内容分发、用户画像等效果； 2、负责个性化推荐业务召回、排序等算法研发，持续优化用户拉新和拉活各个环节的算法效率； 3、负责广告投放算法工作，通过个性化预估模型和运筹优化等算法，实现对用户的精准触达和出价，提升广告投放效率； 4、负责用户消息触达等相关算法工作，通过推送等触达提升用户规模。
创意是内容的呈现方式，而文本、图像、视频和模版是创意的重要载体。探索文生图/图片编辑技术、文生视频/视频编辑技术和LLM/MLLM技术分别在增长、广告、营销、社区等领域的应用，生成质量高且有投放竞争力的素材。 1、负责 lmage-to-Video、Text-to-Video、Animation 等视频内容生成算法研发，从视频素材和视频创意玩法两个维度进行落地； 2、基于 Stable Diffusion 的图像内容研发，包括算法开发、模型微调、性能优化、模型服务化等工作，重点解决生成质量、多样性、可控性、可编辑等问题； 3、基于diffusion技术的创意元素生成，如海报、icon、banner、艺术字体、Layout、3D商品展示等； 4、解决业务落地中的关键技术问题，持续跟进业界AIGC 技术最新进展，加速新技术的引进、适配与优化。
小红书广告以 “社区+搜索”双引擎为核心，以真实体验触发用户信任，为客户打造深度触达高价值用户的营销闭环。广告算法团队致力于研发全球领先的在线广告算法，不断建设和升级“社区+搜索”双引擎驱动下的小红书广告技术体系，创造健康和互利的广告生态，引领行业创新性解决方案，助力客户实现 “心智占领-销售转化”双效增长，推动行业变革。 1、参与小红书广告全场景、全链路优化，包括召回/粗排/精排/混排/相关性各模块的整体优化，构建业界领先的下一代广告投放系统； 2、模型算法：负责搜推召回、粗排、精排等模块的CTR、CVR、LTR等模型优化工作，使用DIN、SIM、Transformer、Scaling、LRM等技术极致的提升模型效果，提升小红书广告收入； 3、出价算法：负责出价优化工作，包括转化出价、ROI出价、UBX自动化高维组合出价等相关产品的出价优化工作，使用PID等控制学理论、监督学习、强化学习等技术提升出价效果，提升小红书广告收入； 4、自动化算法：负责自动化投放优化工作，包括自动化新建计划、自动化关停计划、素材创意自动化生产&组合等工作，使用增益建模、监督学习、强化学习、AIGC等技术提升自动化投放效果，提升小红书广告收入； 5、投放策略：负责投放策略相关工作，包括DPA投放、用户体验、大促策略、新客户策略等优化工作，需要深入理解业务，配合产品设计线上策略，优化客户投广效果和体验。
社区推荐： 1、负责推荐技术的落地；实现个性化推荐，分发策略，用户理解，内容理解等方向的技术突破； 2、沉淀社区推荐技术，并探索业务的边界。能够从复杂的业务环境中抽象出清晰具体的技术问题，并将机器学习等推荐技术有效应用于小红书App社区图文及视频推荐，提升海量用户体验，Inspire Life； 3、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信息流推荐产品。 广告推荐： 1、负责广告系统核心算法研发，包括展示&搜索CTR/CVR模型、流量策略、出价策略、广告主自动化投放算法； 2、优化商家投放体验，包括冷启动、投放稳定性、新客留存等方向，不断引入更多商家预算； 3、优化广告召回、出价策略、排序模型等算法模块，增强电商广告流量匹配效率。 电商推荐： 1、参与交易个性化推荐技术的优化，通过深度学习、迁移学习、跨域表征、多任务学习等技术提升分发匹配的效率，让每个用户可以快速准确的发现好货； 2、能够从复杂的业务环境中抽象出清晰具体的技术问题，将机器学习等推荐技术有效应用于小红书App社区图文及视频推荐，提升海量用户的交易与浏览体验； 3、基于电商交易业务，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，打造业界领先的推荐算法。 增长推荐： 1、负责用户增长各环节的算法策略研发，通过算法策略优化提升个性化触达、外投广告、个性化内容分发、用户画像等效果； 2、负责个性化推荐业务召回、排序等算法研发，持续优化用户拉新和拉活各个环节的算法效率； 3、负责广告投放算法工作，通过个性化预估模型和运筹优化等算法，实现对用户的精准触达和出价，提升广告投放效率； 4、负责用户消息触达等相关算法工作，通过推送等触达提升用户规模。