Soul APP推荐算法工程师-校招
任职要求
1. 计算机等相关专业优先。 2. 在校有一定的算法模型经验、数据分析、大数据处理经验优先 3. 熟悉C++/Python/Java其中一种，熟悉TensorFlow框架， 4. 工作有激情、具备责任性、良好的沟通技巧和团队合作精神； 5. 良好的逻辑思维和沟通能力，接受挑战性工作
工作职责
1. 负责Soul业务算法的优化工作，包括群聊、社交业务、push等业务场景的召回、粗排、精排模型优化工作。 2、紧跟业内动态，了解图模型、序列化建模、深度学习等前沿模型的使用和落地。 3. 数学、编程功底扎实、具有良好的业务分析能力，能进行数据分析、洞察。算法上线等能力。 4. 结合实际的业务场景进行算法开发、落地。
社区推荐： 1、负责推荐技术的落地；实现个性化推荐，分发策略，用户理解，内容理解等方向的技术突破； 2、沉淀社区推荐技术，并探索业务的边界。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，提升海量用户体验，Inspire Life； 3、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信息流推荐产品。 广告推荐： 1、负责广告系统核心算法研发，包括展示&搜索CTR/CVR模型、流量策略、出价策略、广告主自动化投放算法； 2、优化商家投放体验，包括冷启动、投放稳定性、新客留存等方向，不断引入更多商家预算； 3、优化广告召回、出价策略、排序模型等算法模块，增强电商广告流量匹配效率。 电商推荐： 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。 增长推荐： 1、负责用户增长各环节的算法策略研发，通过算法策略优化提升个性化触达、外投广告、个性化内容分发、用户画像等效果； 2、负责个性化推荐业务召回、排序等算法研发，持续优化用户拉新和拉活各个环节的算法效率； 3、负责广告投放算法工作，通过个性化预估模型和运筹优化等算法，实现对用户的精准触达和出价，提升广告投放效率； 4、负责用户消息触达等相关算法工作，通过推送等触达提升用户规模。
1、负责推荐技术的落地；实现个性化推荐，分发策略，用户理解，内容理解等方向的技术突破； 2、沉淀社区推荐技术，并探索业务的边界。能够从复杂的业务环境中抽象出清晰具体的技术问题，并将机器学习、大模型等前沿技术有效应用于小红书App社区图文、视频、直播等体裁的推荐，提升海量用户体验，Inspire Life； 3、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信息流推荐产品。
我们正在寻找充满热情、具备深厚研究潜力的应届毕业生加入我们，共同探索下一代推荐系统的边界。你将置身于推荐领域的最前沿，不仅解决当下的业务挑战，更致力于定义未来的推荐范式，将最新的学术突破转化为具有重大影响力的用户产品体验。 ： 1.参与搜狐新闻App核心召回、排序、混排、冷启动等关键推荐算法模块的研发、优化与持续迭代， 直接提升新闻推荐的精准性、个性化和用户体验； 2.聚焦大模型驱动推荐、多模态内容理解与推荐、强化学习/序列决策推荐、多智能体协同推荐等前沿方向，开展深度研究与创新实验，产出具有技术突破性和潜在业务颠覆性的研究成果； 3.负责将前沿推荐算法研究成果（如新模型、新策略、新机制）在真实业务场景中进行快速原型验证与工程化实现，评估其实际性能与可行性，推动关键技术在实际推荐系统的落地应用； 4.紧密追踪国际顶级会议（如 KDD, WWW, RecSys, NeurIPS等）在推荐系统、机器学习及相关领域的最新进展，深入解读前沿论文，定期组织内部分享，推动团队技术视野的持续拓展； 5.积极总结研究与实践成果，参与撰写高质量技术报告，并鼓励向顶级学术会议/期刊投稿，提升团队在推荐技术领域的学术影响力和技术品牌；
1、负责用户增长各环节的算法策略研发，通过算法策略优化提升个性化触达、外投广告、个性化内容分发、用户画像等效果； 2、负责个性化推荐业务召回、排序等算法研发，持续优化用户拉新和拉活各个环节的算法效率； 3、负责广告投放算法工作，通过个性化预估模型和运筹优化等算法，实现对用户的精准触达和出价，提升广告投放效率； 4、负责用户消息触达等相关算法工作，通过推送等触达提升用户规模。