美团搜索推荐策略实习生
任职要求
1）研究生在读，2026年及以后毕业； 2）擅长数据分析，熟练使用数据分析工具及sql； 3）具有较强的逻辑思维能力，沟通协作能…
工作职责
1）协助产品分析搜索分场景数据，评估搜索效率。 2）负责基础体验的走查、评估，并跟进各类Badcase的解决进度、解决效果；定期针对线上问题做效果回归； 3）独立完成部分需求分析与产品功能，撰写产品相关文档；
岗位职责: 1. 参与国际化产品（英国）搜索及推荐模块产品工作，主导各端搜索（搜前中后）策略迭代和推荐效果优化； 2. 深入理解分类信息和本地服务市场现状及用户需求痛点，制定合理策略和样式，保证流量转化和收入提升； 3. 基于核心数据指标，洞察国际化业务增长空间，分析产品当前问题并收集各方反馈，持续推动产品优化和创新； 4. 通过科学的评估方式定位搜索推荐策略类问题，分析用户行为数据，分类及标签体系底层规划并推动落地； 5. 跨中英团队协调沟通紧密合作，与算法、工程技术、审核、商业等多个团队完成策略迭代和效果评估，通过AB实验验证并监控效果，高质量交付策略迭代需求；
- 负责爱奇艺国际版视频内容搜索与推荐策略的分析、制定与落地，提升检索效率与内容分发效果； - 洞察不同用户群体需求，挖掘用户行为数据，持续优化搜索与推荐策略，改善内容发现与触达体验； - 与研发、运营团队紧密协作，确保搜索与内容分发策略与业务整体目标一致；
1、负责高德搜索产品，为搜索体验和流量效率负责，通过分析当前用户体验痛点问题制定规划和解决方案并推动落地，持续提升用户搜索体验； 2、结合对本地生活行业特点设计召回排序策略优化、平台流量策略等机制，持续提升搜索用户的需求满足度，通过对用户的动线进行持续追踪和研究，发现用户体验提升的新机会； 3、与策略算法、工程开发、数据团队紧密配合，持续推动搜索体验、策略质量的不断迭代优化提升。
作为小红书电商算法团队的核心成员，你将深入参与“种草到拔草”的闭环建设，负责电商搜索、信息流推荐及流量分发机制的算法迭代。利用前沿的 AI 技术，在亿级流量场景下解决复杂的业务挑战，平衡用户体验与商业价值。 岗位职责： 1. 核心场景优化：负责电商搜索（Search）或信息流推荐（Feed）场景的算法研发，通过优化召回、粗排、精排及重排策略，提升 CTR、CVR 及 GMV 等核心业务指标。 2. 模型技术攻坚：深入研究和应用大规模稀疏模型、多任务学习（MTL）、序列建模、图神经网络（GNN）等深度学习技术；探索 LLM（大语言模型）在电商导购、意图理解及多模态内容生成中的落地应用。 3. 机制策略设计：基于运筹优化和博弈论思想，设计多目标融合排序机制，动态权衡用户体验（留存/互动）、商家生态（流量扶持/ROI）与平台收益，实现流量的最优配置。 4. 全链路提升：深入理解电商业务，从商品理解、用户画像构建到最终的交易转化，全链路优化“内容-商品-用户”的匹配效率。