高德地图高德-Agent工程师（用户增长平台）-信息业务中心

我们正在寻找一位具备深厚数据产品经验、跨业务视野和系统化规划能力的高级/资深数据产品专家，负责推动高德地图在大数据分析、用户理解、行为洞察与数据治理等领域的平台级产品建设。该角色将主导多个关键数据产品的战略规划与落地执行，打造面向未来的数据驱动型基础设施， ● 【数据应用落地业务场景】 ○ 负责北斗平台(包含经营分析、行为分析、供给分析、各类业务专题场景等) 的产品架构设计与演进规划，满足业务针对各类分析场景的业务应用价值落地。 ● 【数据资产管理】 ○ 面对数据供给者团队，建立一套简易高效率的资产维护工具，帮助数据供给者高效、高质量地维护数据资产。并作为平台方推行资产分级管理和数据运营机制。 ● 【可信资产门户】 ○ 打造企业级官方权威数据资产字典，正式推出。作为全公司统一的数据目录和知识库，它将帮助大家低门槛、快速地发现、理解、评估所需数据， ● 【智能化探索落地】 ○ 面向数据使用者，并向AI 智能化、 Agent 进化(数据应用方向)。 实现分析师的智能分身Agent， 可落地接管数据常寻与分探索类场景， 数据对外进行全面推广应用。实现分析师的智能分身Agent落地，并为Agent的使用量和准确度负责 期望带来的关键改变 你将不仅是平台的建设者，更是数据价值的定义者与推动者。我们期待你带来以下层面的关键突破： ● 【 从“报表工具”到“智能决策引擎”的跃迁】 ○ 打破传统BI仅做数据展示的局限，构建具备高级归因、异动预警、预测推演、自动洞察能力的下一代分析平台，让数据主动说话。 ● 【从“数据生产”到“数据消费”的全局视角重构】 ○ 建立以业务价值为导向的数据服务体系，实现数据从“被查询”到“被推荐”、“被调用”、“被集成”的转变，显著提升数据使用效率与覆盖率。 ● 【 从“单点能力”到“平台通用化”的升级】 ○ 打造具备高度抽象能力和横向复用性的数据平台产品，支撑高德多条业务线（导航、出行、本地生活 等）共性需求，避免重复造轮子。 ● 【 从“被动响应”到“前瞻引领”的思维进化】 ○ 超越“接需求—做功能”的模式，能够基于业务发展趋势提前布局数据能力建设，例如预判新业务场景所需的数据模型与分析框架。 ● 【 从“工程实现”到“商业影响”的价值闭环】 ○ 推动数据能力深度嵌入业务链路（如通过用户画像优化投放ROI、通过路径分析提升转化率），形成可量化、可持续的数据驱动增长机制。

【关于我们】 点点是小红书新一代生活场景AI搜索助手，依托DeepSeek大模型 + 小红书海量真实笔记 + 全网经验，为用户提供“精准避坑、超级实用、有画面感”的美食、旅行、购物、穿搭、生活答案。支持多模态提问（文字/语音/拍照）、视频化回复、多轮追问，已形成独立App、微信小程序 + 小红书站内“问点点”全域布局。 “用增方向”（用户增长）是点点的核心战略引擎，当前重点通过外部流量平台投放（抖音、快手、B站、微博、小红书生态外渠道、搜索广告等）驱动新用户获取、激活与留存，实现DAU快速规模化增长。我们正在构建高效的投放增长闭环：从创意素材生成、投放策略优化、实时效果监控，到用户全链路转化漏斗优化，推动点点成为年轻人日常必备的“生活搜索神器”。 我们期待对内外部流量投放增长有深度实战、对AI产品冷启动与规模化增长敏感、对数据驱动决策有极致追求的资深后端同学，一起把点点从“有用”做到“让人上瘾、规模爆发”！ 【岗位职责】 1、负责点点内外部流量投放增长系统的核心架构设计与开发，包括投放数据实时采集、策略引擎、预算分配、创意分发、A/B实验平台、转化归因链路等； 2、构建高并发、低延迟的投放决策与监控服务，支持日均亿级曝光、千万级点击的实时个性化投放与动态调优； 3、设计并实现跨平台投放统一中台，打通抖音、快手、B站、微博、搜索广告（百度/字节/腾讯系）等多渠道数据与投放接口，实现统一调度、预算智能分配、ROI实时优化； 4、建设增长实验平台与效果分析体系，支持快速测试投放创意、落地页、渠道策略、用户分层等，驱动新用户获取成本持续下降、激活/留存率显著提升； 5、与算法（推荐/召回/创意生成）、客户端、数据、运营团队深度协作，推动外部流量 → App/小程序激活 → 多轮交互 → 留存的闭环增长； 6、优化系统性能、稳定性与成本控制，支撑高峰期QPS与低延迟，确保投放链路99.99%可用性； 7、参与增长基础设施建设（如实时特征平台、埋点治理、归因模型、反作弊体系等），赋能投放增长效率翻倍。

多模态推荐算法工程师 (影像Agent方向) 1. 负责影像Agent核心推荐模块的设计与落地：深度参与影像Agent的意图理解与服务推荐，利用多模态大模型技术，让Agent能精准预判用户需求，主动推荐拍摄建议、创作玩法等； 2. 打造智能相册的创作推荐引擎：基于对照片、视频内容的多维度理解（如美学、情感、事件），为用户在相册编辑场景中，智能推荐个性化的模板、音乐、滤镜及包装特效，引爆创作灵感； 3. 主导影像社交App的内容分发与推荐：负责vivo旗下影像社交平台的内容推荐流，结合用户行为和多模态内容理解，探索前沿的推荐模型，提升优秀作品的曝光率、分发效率与用户粘性； 4. 探索前沿技术的应用与创新：跟进多模态大模型、生成式推荐、Agent等领域的最新进展，结合业务场景进行技术预研和方案设计，持续构筑vivo在智能影像推荐领域的技术壁垒；

团队介绍：飞书是 AI 时代先进生产力平台，提供一站式工作协同、组织管理、业务提效工具和深入企业场景的 AI 能力，助力企业能增长，有巧降。 从互联网、高科技、消费零售，到制造、金融、医疗健康等，各行各业先进企业都在选择飞书，与飞书共创行业最佳实践。先进团队，先用飞书。 课题背景： 飞书沉淀了企业内大量知识（文档、wiki、消息、会议记录、图片、视频等）。随着企业知识图谱、用户行为轨迹等图结构数据规模的指数级增长，传统基于文本匹配的RAG系统面临关系感知缺失和个性化能力不足的矛盾。如何寻找相对开销低、效果好的企业问答RAG新范式，突破现有系统在跨模态意图理解深度、个性化排序精度与实时生成质量上的瓶颈，基于企业内部知识和外部公网知识来回答问题与完成深度创作，这项工作对于字节自身做好企业知识管理，和飞书打造国内领先的企业知识问答创作产品，都有重要意义。 课题挑战： 1、图结构融合挑战：传统RAG系统以文本匹配为核心，难以有效捕获用户行为模式、实体拓扑关系等非结构化图信息。如何将文本、图像、视频等异构图数据嵌入到语义理解框架中，构建统一的特征表示空间，是提升意图识别精度的关键瓶颈； 2、动态推理挑战：企业关系图谱具有实时演化特性，用户行为模式与实体关联强度随时间动态变化。现有静态图嵌入方法难以满足实时问答场景的时效性要求，需要开发增量式图学习算法实现动态知识更新； 3、企业内部知识和外部公网知识的融合：当两种知识之间存在差异或冲突时，如果无法有效融合，会显著降低回答的可靠性和实用性。如何在不同模态间建立准确的语义关联，并有效融合内外部知识，是提升回答可靠性和实用性的关键。虽然业界 Deep Research 实现了基于 Agent 架构的公网知识深度检索与创作，但尚无企业内外部知识融合的成功实践； 4、Agentic RAG 可控性：基于Agent架构来实现企业知识问答创作，依赖LLM进行自主推理和判断，其决策过程存在一定的不可预测性。在某些复杂情况下（召回语料量大且干扰性强、企业内部知识与外部知识冲突），Agent可能做出不符合预期的决策，且难以直接干预和纠正。 我们的优势： 1、飞书企业问答产品已经积累了一定的用户基础，并在快速增长； 2、依托飞书套件，能够建立比较完整的用户与其他飞书内实体的图结构数据，并且已经有过早期实践（Lark Graph）； 3、飞书企业问答有完整的评测体系和资源，帮助RAG类探索快速迭代。