字节跳动行业推荐算法专家-生活服务

1、负责优化抖音生活服务业务的内容推荐算法，共同搭建业界领先的推荐系统，建设健康的生活服务内容生态； 2、理解生活服务业务在各行业的差异化需求，将最前沿的短视频、直播推荐技术技术应用到抖音的本地生活业务场景，优化用户体验促进业务发展； 3、研究方向包含且不局限于：深度学习、图神经网络、多任务学习、时空建模、Learning To Rank、模型压缩和加速、多模态技术、推荐大模型等，结合业务的实际问题来做技术探索； 4、与产品、运营等团队紧密合作，探索算法在各行业方向上的解决方案。

1、深度关注和研究国内外短视频行业趋势，通过行业研究和战略判断，为业务提供外部视角和决策支持； 2、对核心指标进行跟踪，建立日常监控体系，及时敏锐的发现业务变化、洞察规律，披露挖掘业务风险与机会； 3、充分理解行业逻辑和目标，帮助业务进行路径探索、诊断优化、业务复盘等分析工作，提出有建设性的决策建议； 4、基于业务发展，拆解产品流量、用户触达、商家供给、商品运营、内容运营等业务指标，识别业务的关键问题和卡点，并给予业务一定策略建议； 5、对接相关业务团队，对业务中的关键问题开展专项分析，协调复杂项目，产出策略并推动落地。

随着广告系统从“流量匹配”向“人货场智能协同”演进，数据资产（用户标签、商品理解、大模型推理）已成为提升广告主投放效率与用户体验的核心驱动力，我们团队正在构建以“用户资产 + 商品资产 + 行业洞察”为基础的下一代智能广告产品体系； 1、统筹负责商业化人群资产和商品资产的建设，通过大模型能力的探索，建设全面、准确、高可用的人货资产标签体系； 2、持续优化广告主的dmp智能人群定向+商品库资产建设产品能力，主导DMP人群标签、定向投放、商品库资产等核心产品的迭代与创新，构建易用、好用、拓展性强的投放产品界面，降低广告主的使用门槛； 3、打通数据资产与广告策略的闭环，深入理解用户标签体系（基础属性、兴趣、行为）与商品知识图谱（品类、属性、语义），挖掘高价值标签组合与定向策略，联动行业运营、算法等团队，探索人货标签在广告推荐中的落地应用。

1、负责快手主站/极速版生活服务短视频/直播的营收效率与规模提升，为最终业务收入负责； 2、深入理解短视频和直播的内容消费生态、交易生态以及广告生态，优化从召回到混排的全链路推荐效率，为最终业务收入负责； 3、深入分析行业特点、流量结构与业务诉求，提炼关键特征与业务指标，推动算法模型优化，实现技术与业务目标的高效对齐； 4、协同算法团队和数据团队，设计完善可行的实验方案和评价指标体系，推动策略有效迭代，拿到切实结果。