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小红书推荐算法工程师-社区算法

社招全职内容理解地点:北京 | 上海状态:招聘

任职要求


1、全日制统招计算机或相关专业硕士及以上学历;
2、在机器学习,人工智能,数据挖掘,统计学,最优化理论等领域有深厚的积累; 
3、编程基本功扎实,熟悉常用的数据结构算法,擅长Jave/C++/Python中至少一门语言;
4、踏实勤奋,自我驱动,善于沟通,勤于思考,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,对于技术有热情;
5、有推荐、搜索、广告、NLP等相关背景者优先;有内容,新闻,短视频等行业的大规模推荐系统研发经验者优先;
6、有大规模深度学习应用或研究背景者优先;
7、熟悉机器学习数据挖掘领域的前沿技术,在国际顶级会议(Recsys、KDD、NIPS、ICML、ACL)以第一作者发表过高水平论文者优先;有机器学习数据挖掘等相关项目实际经验者,或者知名数据挖掘比赛(例如KDD Cup等)中取得领先名次者优先;

工作职责


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;
包括英文材料
学历+
机器学习+
数据挖掘+
数据结构+
算法+
C+++
Python+
NLP+
推荐系统+
深度学习+
ICML+
相关职位

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社招3-5年策略算法

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;

更新于 2025-09-05
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校招策略算法

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。

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社招2年以上内容理解

1. 深入理解业务场景,负责小红书推荐场景的模型迭代&优化工作。 2.大规模推荐系统的研发和优化,为亿级用户提供稳定可靠的实时推荐服务。 3.分海量用户行为数据建模,更精准的刻画用户兴趣,提升小红书推荐的用户体验。 4.对模型迭代流程的全面优化,提升模型的迭代效率。

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校招策略算法

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。