飞猪旅行飞猪-推荐产品专家-飞猪搜推团队
任职要求
1. 5年以上互联网产品经验，拥有3年以上推荐系统或个性化产品经验，有主导大规模推荐系统项目者优先。 2. 对推荐系统有深刻理解，熟悉常见的推荐算法模型及其适用场景。 3. 具备出色的产品思考、业务抽象和…
工作职责
1. 主导飞猪推荐业务产品的发展，对推荐的用户体验和业务核心指标（如GMV、转化率、时长）负责。 2. 深入理解推荐系统原理，能够协同算法工程师，主导推荐策略的顶层设计，包括但不限于召回、排序、重排等环节的策略优化与创新。 3. 统筹推荐导购产品矩阵的建设，打通“策略-导购-内容”闭环，定义不同场景下策略与导购产品、产品与行业等的配合机制，实现1+1>2的效果。 4. 具备前瞻性视野，能洞察行业趋势和用户需求变化，规划推荐产品的长期产品方向和产品蓝图。 5. 负责跨团队（算法、工程、运营、设计等）的复杂项目协调与资源整合，确保重大项目高效落地。
1）联动产品、技术与市场团队，统筹用户增长策略落地，强化内外部供给协同与内容化运营创新，驱动关键经营目标达成。 2）将深度用户洞察转化为可执行的增长策略，精准定义目标、拆解任务路径、辅导团队成长，并沉淀标准化、可复用的运营方法论。 3）以Z世代用户为核心，聚焦旅行场景下的社交需求，设计并落地社交互动玩法，通过社交裂变实现低成本高效获客，突破用户增长瓶颈。
【职位介绍】 我们团队负责构建小红书推荐算法中台，提高内容分发效率，为海量用户提供极致的推荐体验。在这里，你将参与到推荐系统的全链路搭建和各类算法的研发，包括不限于大模型应用、多模态建模、深度学习、强化学习、迁移学习、表示学习、图学习等领域。我们希望对推荐、搜索、广告感兴趣的同学，加入我们一起研发世界一流的推荐引擎。 1. 负责推荐算法中台的全链路建设，抽象业务共性，敏捷高效支持各类推荐需求。 2. 负责业界先进推荐算法的研发和落地，包括但不限于大模型技术、多模态内容理解、召回算法、排序模型（粗精排）、长短期兴趣建模、多场景联合建模等。
【职位描述】 1、负责小红书搜广推多场景排序模型优化，提升时长、互动、留存等核心指标； 2、分析海量用户行为数据，挖掘用户兴趣，优化排序模型； 3、通过超大规模机器学习模型和系统，使用先进的排序算法优化推荐效果。
岗位职责: 1、负责 AI Agent 系统的设计、开发和优化、开发和完善基于大语言模型 (LLM) 的智能体系统，提升 Agent 的自主决策和任务执行能力; 2、负责生成式大模型指令意图理解相关工作，整体提升大模型的多轮对话指令理解能力和性能; 3、设计并实现 Agent 的工具使用接口，实现与各类外部系统和 API 的集成编排; 4、负责大模型在检索、推荐方面的系统设计实现和优化，探索Agent、RAG、领域模型调优等相关技术在业务场景落地; 5、具备模型知识、幻觉机制探究，提升模型知识水平、降低模型幻觉率; 6、能够基于开源模型，设计和开发算法，对模型进行微调，优化其参数和结构，以提高模型的泛化能力和准确性; 7、深入调研AI领域相关的前沿技术，跟踪业内大模型领域的最新进展，并寻求将最新技术应用到产品的可能性。