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职位搜索/小红书/交易算法工程师-流量策略方向(推荐/搜索)
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小红书 (Xiaohongshu)

职位信息

北京市 / 上海市
中级经验
全职员工
仅现场办公
本科
普通员工/个人贡献者

标签

深度学习PyTorchTensorFlow推荐系统搜索算法图神经网络多目标优化Llm/Aigc
💡

核心评价

技术前沿、业务核心、高薪高压的互联网大厂核心算法岗,成长空间巨大。

交易算法工程师-流量策略方向(推荐/搜索)

🤖 AI 估测:¥35K-60K

发布时间:28 天前

立即应聘

ℹ️关于这个职位

这是一个在小红书电商算法团队的核心技术岗位,主要负责电商搜索和信息流推荐场景的算法研发与优化
你将运用深度学习、运筹优化等技术,在亿级流量场景下提升内容、商品与用户的匹配效率,平衡用户体验与商业价值,是连接技术与业务的关键角色

✓工作职责

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
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
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
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

⭐最低要求

计算机、数学、统计学等相关专业本科及以上学历
熟悉 C++/Python,具备扎实的数据结构与算法功底,熟练掌握 TensorFlow/PyTorch 等主流深度学习框架
在搜索、推荐、广告(搜广推)某一领域有深入的实践经验,对召回、排序、冷启动、多目标优化等有独到见解
具备优秀的业务理解能力,能够从海量数据中发现问题并提出解决方案

👍优先资格

(加分项)有 LLM/AIGC 相关落地经验,或在 KDD、RecSys、ICML 等顶级会议发表过论文者优先
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