小红书推荐算法实习生-社区技术

1、协助负责推荐技术落地，完成个性化推荐模型、分发策略、用户理解、内容理解等方向突破； 2、负责社区业务推进，将业务问题进行技术抽象，系统性优化海量用户体验； 3、协助研发新的推荐策略和算法，并不断优化效果和性能；

1、拥抱大模型技术，深度改进多模态内容理解技术，应用到小红书各业务线（推荐、增长、交易、搜索、发布等业务场景）来解决实际业务问题； 2、进行大模型前沿技术探索和研发，发表国际顶级论文 3、参与多模态大模型相关的业务落地，包括但不限于笔记图文内容结构化、文本&多模态内容理解、视频结构化、作者画像、主题发现、信息抽取、智能摘要、意图理解等；

工作职责 1、参与推荐、搜索、广告等业务的策略优化工作； 2、实现大规模机器学习、数据挖掘的核心算法，并将其应用在相应的产品线上； 3、研究哔哩哔哩产品及用户行为数据，设计对应的优化策略； 4、参与前瞻性技术的研究，研究并应用前沿技术 。

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。