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哈啰高级海外社媒内容运营-A项目

社招全职3-5年运营地点:上海状态:招聘

任职要求


1. 核心能力:强网感与内容策划能力,熟悉欧美Z世代流行文化、时尚美妆趋势、海外短视频爆款逻辑,能精准捕捉热点、打造原生爆款社媒内容,具备独立创意、选题、写脚本、成片的全流程能力。
2. 精通海外社媒内容与运营生态,深度了解TikTok、INS、YouTube等欧美主流平台运营规则、算法机制、流量玩法,有出海消费电子、智能家居、美妆个护品类社媒运营经验者优先。
3. 具备独立KOL建联与商务对接能力,可自主完成海外达人筛选、英文商务沟通、合作洽谈、内容把控、落地复盘全流程,有欧美达…
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工作职责


1. 海外社媒矩阵运营
    搭建并运营欧美社媒矩阵(TikTok、Instagram、YouTube、Pinterest),精通各平台流量逻辑、内容分发机制及欧美用户审美偏好,搭建品牌海外社媒内容阵地,持续提升品牌曝光、粉丝体量与账号活跃度,为品牌欧美市场冷启动赋能。
2. 原创内容全链路策划与落地
    结合产品特性、欧美审美潮流、海外热点、节日节点、用户痛点,独立完成社媒内容选题、脚本策划、创意构思;主导短视频、图文种草内容的制作、剪辑、优化与发布,输出高网感、高互动性的原生种草内容。
3. KOL/KOC挖掘建联与合作落地
    负责欧美美妆、时尚、智能家居、生活好物垂类达人挖掘、筛选、建联沟通;制定达人合作内容brief,精准把控种草内容方向、风格与卖点输出,全程跟进合作对接、内容审核、发布复盘,高效推进达人种草合作落地,完成品牌海外种草曝光核心目标。
4. 内容数据复盘与策略迭代
    跟踪账号内容数据、达人合作数据,定期完成数据复盘,总结爆款内容规律与达人合作模型,持续优化内容策划思路、发布节奏及达人合作策略,提升整体营销转化效率。
5. 品牌口碑与氛围营造
    负责社媒账号日常评论、私信、互动维护,挖掘用户UGC内容,引导海外用户自发种草,营造品牌海外正向传播氛围,配合团队完成欧美市场品牌声量搭建。
包括英文材料
脚本+
算法+
相关职位

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社招5年以上产品&运营类

岗位职责: ● 负责Airbrush App在美国及巴西市场的KOL/KOC合作与相关投放管理(TikTok / Instagram / YouTube),持续拓展并优化网红和创作者资源池; ● 基于产品功能制定内容策略,推动高质量内容产出,并持续孵化可规模化的爆款内容方向; ● 以Impressions、CPM及CPE为核心指标,优化投放效果,实现规模与效率的平衡; ● 与用户增长团队一起运营并管理UGC Creator及矩阵体系,支持高频内容测试与素材沉淀; ● 跟踪社媒趋势及不同市场用户偏好(美国 vs 巴西),输出可执行的内容方向; ● 与UA、创意及产品团队协作,推动优质内容的复用与放大; ● 在项目推进中协调内外部资源,并在需要时对初级成员或外部合作方提供指导与支持;

更新于 2026-03-30深圳
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社招5年以上产品&运营类

岗位职责: ● 负责BeautyPlus在全球市场的KOL/KOC合作与相关投放管理(TikTok / Instagram / YouTube / X),持续拓展并优化网红和创作者资源池; ● 基于产品核心玩法制定内容策略,推动高质量内容产出,并持续孵化具有创意表达与传播力的爆款内容方向; ● 以Impressions, CPM, CPE, 爆款率为核心指标,优化投放效果,实现增长与内容质量的平衡; ● 与用户增长团队一起运营并管理UGC Creator及矩阵体系,支持高频内容测试与素材沉淀; ● 跟踪社媒趋势及用户内容偏好(影像/美妆/自拍/创意),结合全球流行趋势进行本地化应用,输出可执行的内容方向; ● 与UA、创意及产品团队协作,推动优质内容的复用与放大; ● 在项目推进中协调内外部资源,并在需要时对初级成员或外部合作方提供指导与支持。

更新于 2026-03-30深圳
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社招3年以上机器学习平台

【业务介绍】 我们是小红书内稠密类模型(LLM/MLLM/SD/CV/NLP)统一的AI平台QuickSilver,负责调度公司内所有稠密类模型训练与推理资源,基于自建的训推引擎,为公司所有AI算法同学迭代业务模型提供端到端一站式AI服务;包括数据管理,模型管理,模型训练、压缩、推理、部署,服务管理,资源调度等一系列能力。 工作职责: 1、负责稠密类模型训练推理开发平台的架构设计和核心功能研发 2、设计和实现大模型训练部署流程,包括模型fine-tuning、推理服务化等 3、构建云原生架构,设计高可用、高性能的微服务体系 4、优化平台性能,提升系统稳定性和可扩展性

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社招3年以上机器学习平台

1、负责模型训练平台核心功能开发和架构设计,包括传统CN/NLP/SD/LLM等多场景支持 2、负责大模型后训练工具平台化建设,包括后预训练、微调、对齐等技术落地 3、设计和实现高性能分布式训练系统,打造端到端训练解决方案 4、优化训练调度和资源管理,提升集群利用率和训练效率 5、开发模型训练监控诊断工具,建设可观测性体系

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