小红书交易算法工程师-流量策略方向(推荐/搜索)

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。

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。

淘宝搜索供给算法团队是淘天集团内专注于创新和优化供给效率的核心团队。我们的任务是通过持续攻关从供给到流量策略最终回归用户价值的供给策略，以降低全链路的交易成本，最大化交易剩余价值提升经济效率，进而推动电商平台的商业成功。这一关键角色中，您将参与淘宝供给的核心策略研究，特别是专注于电商价量效应、需求规模、定价以及AI诊断等创新领域。该职位要求理解深度学习的工作原理与供应链的相关知识背景，在运筹规划、大语言模型、多模态等技术方面有突出贡献。作为团队的核心成员，您将不仅要在您的直接工作领域推动技术突破，还要与其他方向的团队（包括流量分发、商品理解、广告出价等）进行全链路联动，共同推进平台商品供给在结构性上的重要突破。 1. 核心模型研发与创新： 负责淘宝主搜的核心算法研发，主导设计和优化面向电商场景的价量、组合效应、定价连续决策、运筹规划等深度任务。创新研究Agentic AI、多模态（文图、视频）、生成式调控等前沿方向，从模型层面根本性地提升供给履约确定性、商家经营体感与用户消费体验。 2. 电商知识资产构建： 主导构建电商领域的高质量多模态数据飞轮。通过知识库建设、主动学习、数据挖掘和智能标注等手段，持续迭代和优化数据质量，为大模型的训练和迭代提供核心“燃料”，沉淀公司级的电商知识数据资产。 3. 供给生态洞察与实践：深入理解商家成本结构优化在平台流量策略下交付用户消费体验的全流程。建立一套数据导向、科学的、完备的供给优化方法论。以多方共赢的视角设计下一代供给策略的优化方案，确保技术的价值导向。 4. 前沿技术探索与应用： 密切追踪LLM（大语言模型）、MLLM（多模态大模型）、Agentic AI等领域的最新技术进展。快速进行技术预研、验证，并将其创造性地应用于电商搜索业务中，解决实际问题。在应用基础上进行技术创新，鼓励发表高水平论文、申请技术专利，构建团队在行业内的技术影响力。 我们提供 1. 高空间的舞台： 真实、海量、复杂且高价值的业务场景，让你的技术才能得到最大程度的发挥。 2. 前沿的技术挑战： 直接参与并定义最前沿的供给策略，与行业顶尖人才共同攻克最具挑战性的技术难题。 3. 充足的资源支持： 丰富的计算资源与数据资产，以及鼓励创新和试错的文化氛围。 4. 清晰的成长路径： 完善的职业发展体系和技术晋升通道，支持个人在技术深度和业务广度上的持续成长。

淘宝搜索供给算法团队是淘天集团内专注于创新和优化供给效率的核心团队。我们的任务是通过持续攻关从供给到流量策略最终回归用户价值的供给策略，以降低全链路的交易成本，最大化交易剩余价值提升经济效率，进而推动电商平台的商业成功。这一关键角色中，您将参与淘宝供给的核心策略研究，特别是专注于电商价量效应、需求规模、定价以及AI诊断等创新领域。该职位要求理解深度学习的工作原理与供应链的相关知识背景，在运筹规划、大语言模型、多模态等技术方面有突出贡献。作为团队的核心成员，您将不仅要在您的直接工作领域推动技术突破，还要与其他方向的团队（包括流量分发、商品理解、广告出价等）进行全链路联动，共同推进平台商品供给在结构性上的重要突破。 1. 核心模型研发与创新： 负责淘宝主搜的核心算法研发，主导设计和优化面向电商场景的价量、组合效应、定价连续决策、运筹规划等深度任务。创新研究Agentic AI、多模态（文图、视频）、生成式调控等前沿方向，从模型层面根本性地提升供给履约确定性、商家经营体感与用户消费体验。 2. 电商知识资产构建： 主导构建电商领域的高质量多模态数据飞轮。通过知识库建设、主动学习、数据挖掘和智能标注等手段，持续迭代和优化数据质量，为大模型的训练和迭代提供核心“燃料”，沉淀公司级的电商知识数据资产。 3. 供给生态洞察与实践：深入理解商家成本结构优化在平台流量策略下交付用户消费体验的全流程。建立一套数据导向、科学的、完备的供给优化方法论。以多方共赢的视角设计下一代供给策略的优化方案，确保技术的价值导向。 4. 前沿技术探索与应用： 密切追踪LLM（大语言模型）、MLLM（多模态大模型）、Agentic AI等领域的最新技术进展。快速进行技术预研、验证，并将其创造性地应用于电商搜索业务中，解决实际问题。在应用基础上进行技术创新，鼓励发表高水平论文、申请技术专利，构建团队在行业内的技术影响力。 我们提供 1. 高空间的舞台： 真实、海量、复杂且高价值的业务场景，让你的技术才能得到最大程度的发挥。 2. 前沿的技术挑战： 直接参与并定义最前沿的供给策略，与行业顶尖人才共同攻克最具挑战性的技术难题。 3. 充足的资源支持： 丰富的计算资源与数据资产，以及鼓励创新和试错的文化氛围。 4. 清晰的成长路径： 完善的职业发展体系和技术晋升通道，支持个人在技术深度和业务广度上的持续成长。