小红书搜索算法工程师-交易算法
社招全职1年以上内容理解地点:北京 | 上海状态:招聘
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…
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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;
包括英文材料
学历+
广告系统+
https://github.com/InteractiveAdvertisingBureau/openrtb2.x
Real-time Bidding (RTB) is a way transacting media that allows an individual ad impression to be put up for bid in real-time.
https://people.eecs.berkeley.edu/~jfc/DataMining/SP12/lecs/lec12.pdf
https://wnzhang.net/teaching/ee448/slides/11-computational-ads.pdf
If a bidder bids higher than his true value, then...
推荐系统+
[英文] Recommender Systems
https://www.d2l.ai/chapter_recommender-systems/index.html
Recommender systems are widely employed in industry and are ubiquitous in our daily lives.
机器学习+
https://www.youtube.com/watch?v=0oyDqO8PjIg
Learn about machine learning and AI with this comprehensive 11-hour course from @LunarTech_ai.
https://www.youtube.com/watch?v=i_LwzRVP7bg
Learn Machine Learning in a way that is accessible to absolute beginners.
https://www.youtube.com/watch?v=NWONeJKn6kc
Learn the theory and practical application of machine learning concepts in this comprehensive course for beginners.
https://www.youtube.com/watch?v=PcbuKRNtCUc
Learn about all the most important concepts and terms related to machine learning and AI.
NLP+
https://www.youtube.com/watch?v=fNxaJsNG3-s&list=PLQY2H8rRoyvzDbLUZkbudP-MFQZwNmU4S
Welcome to Zero to Hero for Natural Language Processing using TensorFlow!
https://www.youtube.com/watch?v=R-AG4-qZs1A&list=PLeo1K3hjS3uuvuAXhYjV2lMEShq2UYSwX
Natural Language Processing tutorial for beginners series in Python.
https://www.youtube.com/watch?v=rmVRLeJRkl4&list=PLoROMvodv4rMFqRtEuo6SGjY4XbRIVRd4
The foundations of the effective modern methods for deep learning applied to NLP.
数据挖掘+
https://www.youtube.com/watch?v=-bSkREem8dM
Database vs Data Warehouse vs Data Lake
https://www.youtube.com/watch?v=7rs0i-9nOjo
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相关职位
社招2年以上内容理解
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;
更新于 2026-01-28北京|上海
校招策略算法
1、交易搜索:Query理解,多模态内容理解,基础相关性、召回、排序等核心业务。 2、交易推荐: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; 3、B端算法:负责大规模多模态匹配、检索、知识生产系统,建设电商和直播相关算法能力,提升交易转化和经营效率。 4、直播算法:负责小红书直播算法的优化,服务亿级用户的直播推荐,提升用户直播体验、电商转化等;
北京|上海
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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