小红书【REDstar】社区推荐算法工程师

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。

“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。 工作职责 1、研究生及以上学历，计算机、人工智能、电子信息、自动化、软件或数学等相关专业； 2、熟悉机器学习和数据挖掘领域前沿技术，在国际顶级会议（Recsys、KDD、NIPS、ICML、ACL、SIGIR）以第一作者发表过高水平论文者优先，或在知名竞赛（例如KDD Cup、Kaggle、ACM等）中取得领先名次者优先； 3、具备独立开展研究工作的能力，有大模型、搜索、推荐、广告、NLP、图像识别、机器学习、深度学习、数据挖掘、知识工程、大数据统计等相关背景者优先； 4、编程基本功扎实，熟悉常用的数据结构和算法，擅长Java/C++/Python中至少一门语言； 5、踏实勤奋，自我驱动，有良好的沟通能力和团队合作能力，有持续学习新知识的能力，有较强的逻辑思维能力，抽象，概括和总结能力。

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、负责小红书App社区（主站）的推荐、搜索、交易、增长、直播等业务场景的技术探索，能够从复杂的业务环境中抽象出清晰具体的技术问题，并将大模型、机器学习等技术有效应用于小红书App社区建设上，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产品，提升亿级用户体验，Inspire Life； 2、构建小红书App社区（主站）的内容、用户之间的生产、关系、分发、消费机制，利用Query理解、多模态内容理解、相关性/召回/排序算法、深度学习、因果推断、迁移学习、跨域表征、多任务学习、图网络、运筹学、博弈机制等技术，持续建设图文&视频内容的大规模推荐/搜索/交易/知识生产等系统，通过策略和模型优化不断提升实现SOTA效果。