小红书【REDstar】创意与内容生成算法工程师-商业广告
任职要求
1、本科及以上学历，计算机等相关专业优先； 2、精通视觉内容生成的基础算法，如扩散模型、潜在扩散模型、对抗神经网络等; 3、追踪业界创意、多模态及 Generative Al方向最新技落地应用并提升广告创意理解、自动生成； 4、在AIGC(文生图/文生视频/LLM/MLLM等)领域有2年以上的实际项目研发经验； 5、具备较好的编程能力，动手能力强，熟练使用CC++和 Python，熟练使用至少一种开源深度学习框架； 6、对技术有热情，有良好的沟通表达能力和团队精神，自驱力强； 7、在国际顶尖会议或期刊（包括但不限于CVPR, ICCV, ECCV, NeurIPS, ICML, ICLR, AAAI, IJCAI, ACMMM, TIP, TPAMI, IJCV，ACL、EMNLP、NAACL、COLING、CoNLL、NLPCC等）上发表过论文者和对应学术比赛成绩优异者优先。
工作职责
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。
社区搜索： “遇事不决小红书”，小红书已经成为越来越多年轻人的日常搜索首选，超过 70% 的活跃用户在小红书上有主动搜索行为。社区搜索团队负责小红书搜索效果优化和前沿技术的探索，致力于打造中国最大的生活搜索引擎。 搜索是大模型技术应用最早和最广泛的ToC场景，小红书搜索算法团队致力于使用大模型革新传统搜索技术，包括但不限于AI搜索、生成式召回、基于LLM的新相关性范式、生成式推荐、大规模个性化预估、多模态大模型搜索等等；除此之外，前沿技术研究与落地也是小红书搜索算法团队重要的研究课题，小红书搜索团队每年至少发表二十余篇顶级学术会议论文，我们期待具有探索精神的你加入我们，一起参与充满挑战的新一代搜索引擎的建设 广告搜索： 1、精准理解用户搜索意图，洞察用户需求，对 Query 和多模态广告物料进行准确分析； 2、面向亿级别物料库构建稳定、相关和高效的搜索广告召回算法 & 架构设计，提升广告匹配效率，促进广告高效投放。 电商搜索： 1、触发策略：用户数据理解、深度匹配，传统匹配、用户意图识别、query纠错/改写、相关性建模等； 2、质量预估：点击率、转化率、客单价、交易额预估等； 3、机制设计：排序机制、流量预估、多样性机制等； 4、创意优化：商品图片、标题、优惠信息等展示创意优化。
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。
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、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。