小红书搜索算法工程师-交易算法
任职要求
1、计算机相关专业研究生及以上学历，1年以上互联网行业研发经验，有大型搜索引擎、广告系统、推荐系统建设经验优先； 2、在机器学习、多模态、NLP、搜推广系统、运筹优化等一个或多个算法领域有扎实的理论基础和丰富的研发经验，对算法原理及应用有较深入的理解； 3、具有出…
工作职责
负责小红书站内的电商内容搜索，包括主搜和商城/市集下的电商笔记、电商直播、商品卡等全部载体的流量分发以及多模态内容理解建设，依托于AI技术及小红书优质社区生态，带给用户最好的搜索体验及交易效率。 工作职责（满足以下任一即可） 1、内容理解：全场景CoT相关性、Query电商意图识别、LLM搜索词改写、AIGC电商素材生成等； 2、召回检索：大规模向量召回、生成式检索、多模态召回、文本语义召回等； 3、排序模型：建设粗精排CTR、CVR、客单价、交易额预估、搜索排序机制和策略设计等； 4、搜索增长：优化搜索下拉框、猜你想搜、笔记看后搜等电商词透出，带动电商搜索Query和心智规模增长； 5、电商AI搜索：结合社区用户真实数据与站内好货，通过端到端AI导购给用户带来私人定制化推送；
负责AIGC在小红书站内的电商搜索及内容场景下的落地，从AIGC内容供给到AI搜索答案优化，通过AIGC能力驱动交易业务增长。 1. 负责AIGC生成相关算法在电商内容生产侧的应用 2. 负责利用AIGC技术优化电商AI搜索，持续提升电商AI搜索的体验和效率 3. 利用前沿机器学习算法，打造业内领先的多模态内容理解和生成能力
作为小红书电商算法团队的核心成员，你将深入参与“种草到拔草”的闭环建设，负责电商搜索、信息流推荐及流量分发机制的算法迭代。利用前沿的 AI 技术，在亿级流量场景下解决复杂的业务挑战，平衡用户体验与商业价值。 岗位职责： 1. 核心场景优化：负责电商搜索（Search）或信息流推荐（Feed）场景的算法研发，通过优化召回、粗排、精排及重排策略，提升 CTR、CVR 及 GMV 等核心业务指标。 2. 模型技术攻坚：深入研究和应用大规模稀疏模型、多任务学习（MTL）、序列建模、图神经网络（GNN）等深度学习技术；探索 LLM（大语言模型）在电商导购、意图理解及多模态内容生成中的落地应用。 3. 机制策略设计：基于运筹优化和博弈论思想，设计多目标融合排序机制，动态权衡用户体验（留存/互动）、商家生态（流量扶持/ROI）与平台收益，实现流量的最优配置。 4. 全链路提升：深入理解电商业务，从商品理解、用户画像构建到最终的交易转化，全链路优化“内容-商品-用户”的匹配效率。
1、负责搜索核心业务的算法系统搭建和效果优化工作，持续提升搜索推荐的效果； 2、通过模型结构优化、场景化特征挖掘、多目标多场景联合建等手段优化模型预估性能，包括粗排、精排等各个排序环节 3、基于业务理解和数据分析挖掘优化方向，驱动模型算法持续迭代优化
- 负责 AI 搜索场景下的 Query 理解与意图分析算法研发，包括但不限于：分词、词性标注、命名实体识别、Query 改写、意图分类、语义匹配等 - 构建和维护搜索 Query 理解的核心模型与 pipeline，支撑搜索智能体（Search Agent）的语义理解能力 - 参与搜索相关性优化、多轮对话理解、知识问答等 NLP 相关算法的研发与落地 - 跟踪业界前沿技术（大语言模型、检索增强生成 RAG、Agent 框架等），探索在搜索场景中的应用 - 与工程团队协作，推动算法模型在生产环境的部署与性能优化