小红书【REDstar】电商算法工程师-内容理解方向
任职要求
1、电商和内容平台相关算法经验者优先，工业场景MLLM相关算法经验者优先； 2、计算机/自动化/统计/数学/物流相关专业，研究生学历及以上； 3、出色的机器学习、CV、NLP和数据挖掘基础，熟练使用Python/Java中的一门或多门语言；能够使用SQL进行数据分析； 4、具备优秀的研究和创新能力，在CVPR/ACL/NIPS/ICML/KDD等会议上发表过论文者优先；参加过ACM竞赛者优先。
工作职责
1、参与小红书大商业内容理解体系构建，包括电商、广告、直播和笔记多模态信息结构化算法建设和应用； 2、参与小红书商业知识图谱体系建设，以LLM为核心能力建设品牌、商品类目、属性、SPU、比价体系； 3、参与供应链上下游平台算法建设，基于小红书社区数据挖掘商机、供给源、流程趋势，并落地到B端系统工具； 4、基于交易&广告业务，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，打造业界领先的内容理解算法。
创作发布算法方向： 1、负责图像编辑、视频剪辑、文案创作等内容创作相关算法的研发与优化，并在社区发布、商业化&电商创作等场景落地； 2、跟进多模态大模型内容生产、Agent等相关技术的最新发展趋势，保持技术先进性，持续探索Agent在内容创作方面的潜力。 内容理解方向： 1、负责多模态内容理解、图像理解以及NLP相关的算法研发工作，提升搜索、广告、推荐、创作发布的效果和体验； 2、负责包括但不限于多模态大模型Pre/PostTrain、数据挖掘，持续优化并突破业界SOTA效果，兼具落地以获取业务线上收益； 3、紧密关注相关领域业界的最新进展，时刻保持技术先进性，探索前沿技术的落地结合点。 AIGC生成方向： 1、负责多模态生成/GAN/Diffusion等图像&视频生成相关算法研发与优化, 跟进该领域的前沿技术研究； 2、参与技术规划制定, 跟进图像&视频生成技术最新发展趋势，打造业内领先的多模态内容生成能力。； 3、推动技术在图像&视频编辑/素材生成/辅助设计/特效等领域的应用。
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。
1、负责小红书多场域（如广告、电商、推荐等）通用基础模型的设计与研发，提升模型的泛化与迁移能力； 2、负责跨域学习、序列建模、多模态建模等新范式在业务中的应用； 3、负责统一的用户/内容表征体系构建，支持长周期用户兴趣建模与动态演化； 4、探索新一代模型体系构建，提升业务模型技术的天花板。
1、参与交易个性化搜索与推荐技术的优化，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、参与小红书电商用户增长智能营销体系建设，建设智能发券系统、基础用户画像、求购行为偏好等； 3、基于LLM的用户数据理解、用户意图识别、Query纠错/改写、多模态相关性建模等； 4、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，打造业界领先的分发算法。