小红书推荐算法工程师-内容治理
任职要求
1、计算机、电子信息、软件工程、数学、自动化等相关专业硕士及以上学历； 2、具备优秀的问题分析与解决能力，对技术有强烈好奇心，乐于挑战复杂问题并推动方案落地验证； 3、扎实的编程基础，熟悉常用数据结构与算法，至少熟练掌握Java/C++/Python中的一门语言； 4、具备推荐系统实际项目经…
工作职责
1、负责小红书社区负向流量识别与治理体系的建设，推动推荐技术在生态治理方向的落地应用，持续优化个性化推荐、内容分发、用户理解与内容理解等核心技术； 2、结合机器学习与多模态技术，构建高效、准确的负向流量识别与调控机制，解决包括新用户体验优化、多样性治理、生态机制设计等重点问题； 3、协同产品、基础技术等多部门，持续迭代信息流推荐策略与算法，提升社区内容质量和用户长期体验； 4、沉淀推荐系统在生态治理中的通用能力，探索技术边界，推动算法在社区治理中的创新与突破。
1、参与优化快手内容生态，基于大模型内容理解搭建更准确的内容质量评估，设计合理的分发机制，通过算法优化改善内容生态和创作者生态； 2、参与亿级用户规模的视频推荐算法设计，优化新作品冷启分发效率，提升时长、留存率等核心指标； 3、深入理解业务以及快手推荐系统，寻找短期、长期不同视角下的业务增长空间，不断完善推荐系统； 4、探索和研究最前沿的技术，结合实际应用场景，产出有效的业界领先的技术解决方案。
1、参与亿级用户规模的内容消费（短剧、小游戏、小说）推荐优化，包括不限于召粗精级联模型、推荐大模型与机制策略，提升内容观看&阅读&游玩时长、广告变现、付费转化、留存等核心指标； 2、设计推荐与广告流量协同的创新方案，打造一体化的分发引擎，发挥数据协同优势，提升整体分发效率，提升用户体验与转化； 3、设计和开发全域投放产品，制定合适的技术方案，提升客户投广撬动自然流量的能力，满足客户经营需求，长期牵引客户与内容供给增长，进而带动长期收入增长。
1、设计和迭代大规模机器学习模型和推荐系统，优化快手直播用户体验； 2、分析海量用户行为数据，提高用户与主播的匹配效率，助力直播营收持续增长； 3、参与前沿问题的探索与研究，结合实际应用场景，提供全面的技术解决方案。
1. 推荐系统生态核心问题攻坚：负责推荐链路中生态治理相关技术方案设计与落地，重点解决物料冷启、用户冷启、内容分发及作者成长机制、多样性等问题。 2. 物料生态运营技术支撑：针对物料稀缺、优质物料筛选等业务场景，输出技术化解决方案，制定稀缺物料的流量倾斜规则，指导运营团队开展物料生产与筛选工作。 3. 跨团队协作与需求落地：作为技术与产品、运营的核心衔接人，准确理解业务侧生态目标，将需求转化为技术方案；定期同步技术进展、风险与数据结论，推动跨团队项目高效落地。 4. 数据驱动的生态优化：结合产品数据深入分析，识别推荐生态问题，影响产品与生态发展方向使用，具有SQL、Python 等工具进行数据提取与分析，输出数据报告 5. 推荐生态技术沉淀：跟踪行业内推荐生态优化的前沿技术，结合业务场景引入创新方法；沉淀生态治理相关技术文档、工具，提升团队协作效率。