小红书
国际化增长算法工程师
国际化增长算法工程师
发布于 1 天前普通员工/个人贡献者
北京市 / 上海市
中级经验
全职员工
仅现场办公
本科
机器学习
深度学习
用户增长
广告投放
推荐算法
Push
AI 估算 · 30k–60k
小红书国际化算法岗，核心增长方向，技术难度高，市场稀缺，薪资偏高，参考大厂P6水平。
职位详情
关于这个职位
该职位负责小红书海外业务的用户增长算法，涵盖新用户推荐、广告投放、消息推送等多个方向，旨在通过机器学习与深度学习技术提升用户拉新、留存与活跃度
适合有2年以上推荐/广告/PUSH算法经验、对国际化业务感兴趣的工程师
最低要求
统招本科及以上学历，2年以上工作经验
扎实的机器学习与深度学习基础，熟悉业界主流算法
熟练掌握 Java/C++/Scala/Python 至少一种，了解 Hadoop/Spark 等大数据工具优先
工作职责
负责海外新用户推荐算法的研发，包括召回/排序/策略等核心模块，提升新用户的消费规模和留存
负责海外新用户广告投放算法，面向新用户精准触达，包括媒体事件回传优化、价值预估、素材优选、RTA流量优选
负责海外用户消息PUSH与触达算法，优化推送时机、频次与内容生成，提升用户拉新与活跃
探索 AI 技术在增长工作流中的应用，持续重构和优化算法迭代效率
优先资格
搜索、推荐、广告或PUSH领域有算法经验，增长/国际化相关项目经历者优先
AI 洞察
优缺点分析
- 小红书作为快速扩张的社交平台，国际化业务处于增长期，算法工程师能接触大规模真实数据与丰富场景
- 岗位涵盖推荐、广告、PUSH多条线，技术栈全面，可积累多领域算法经验
- 公司重视技术创新，AI探索方向赋予工程师自主优化空间，职业发展前景广阔
- 薪资竞争力强，福利完善（如股权、年终奖），适合追求技术变现的人才
- 国际化业务面临多语言、多文化、冷启动等复杂挑战，算法设计和调试难度较高
- 增长算法对效果敏感，KPI导向明确，工作节奏可能较快，需承受一定压力
- 需要与产品、运营、工程等多团队协作，沟通成本较高，对综合素质要求高
- 适合有2年以上推荐/广告/PUSH算法经验，对国际化业务充满热情，喜欢挑战复杂场景并追求技术落地的算法工程师
角色解读
- 纵向成长为增长算法专家，深入用户增长全链路，主导核心模型的迭代与创新
- 横向拓展为技术团队负责人，带领算法小组完成业务目标，逐步向管理岗位发展
- 跨界发展为国际化业务产品与技术负责人，结合算法与业务理解，推动海外市场战略落地
- 负责海外新用户推荐算法的研发，包括召回、排序、策略等核心模块，提升新用户的消费规模和留存
- 负责海外新用户广告投放算法，优化媒体事件回传、价值预估、素材优选和RTA流量优选，实现精准触达
- 负责海外用户消息PUSH与触达算法，优化推送时机、频次与内容生成，提升用户拉新与活跃
- 探索AI技术在增长工作流中的应用，如自动调参、模型部署、数据管道优化，提升算法迭代效率
- 扎实的机器学习与深度学习基础，熟悉推荐、广告或PUSH领域的经典模型
- 熟练掌握Java、C++、Scala或Python中的至少一种，具备较强的工程实现能力
- 了解大数据处理工具如Hadoop、Spark，能够处理大规模用户行为数据
- 具备良好的问题分析与策略设计能力，能针对多国家、多语言场景提出有效增长方案
申请策略
- 了解小红书的国际化布局（如东南亚、欧美市场），在面试中展现对海外用户行为的独特见解
- 准备好系统性介绍一个增长算法项目，包括背景、方案、挑战和最终效果，体现结构化思维
- 突出在推荐、广告或PUSH领域的项目经历，尤其是涉及用户增长或国际化场景的成果
- 强调算法模型的优化效果，如点击率、留存率、ROI等量化指标提升
- 展示扎实的工程能力，如高性能服务开发、大数据处理经验（Spark/Hadoop）
- 如有AI在业务中应用的创新实践（如自动调参、小样本学习），务必详细描述
- 建议补充多语言场景下的推荐算法知识，如跨域迁移学习、特征工程差异化处理
- 学习广告投放相关领域知识，如RTA、DSP、归因模型，增强岗位匹配度
面试指南
- 采用STAR原则：描述场景(Situation)、任务(Task)、行动(Action)和结果(Result)，突出个人贡献与量化成效
- 对于开放性设计题，先明确问题核心约束（如多语言、冷启动），然后拆解成子问题，逐步提出解决方案，并说明权衡
- 介绍一个你负责过的推荐/广告算法项目，最终效果如何？
- 在多语言环境下，如何处理冷启动新用户的推荐问题？
- 如何评估广告投放模型的价值预估准确性？你有什么优化思路？
- 在消息推送中，如何平衡用户活跃度和过度打扰？请设计一个推送策略
- 你对AI在用户增长中的应用有什么看法？举例说明可能的创新点
- 复习推荐系统、广告算法和PUSH通知的相关经典模型（如Wide&Deep、DIN、LightGBM等）
匹配度报告
71
综合匹配度
国际化增长算法岗，技术前沿薪资高，WLB一般，适合技术驱动的拼搏型人才。
适合人群
最适合追求技术成长和高薪资的求职者，对工作生活平衡要求不高，愿意接受挑战。
最强匹配
成长发展匹配
最弱匹配
工作生活匹配
薪资福利85
成长发展90
工作生活40
使命价值70
薪资福利匹配
85较高
该职位薪资水平高（互联网大厂水准，预计30-60K*16），福利完善，但JD未明确具体福利细节，补偿性动机满足度高。
薪资信号未披露 (30K-60K/月)
成长发展匹配
90较高
岗位涉及推荐、广告、PUSH及AI探索，技术前沿，成长空间大，且国际化业务挑战性强，发展性动机满足度极高。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈机器学习、深度学习、推荐算法、广告投放、PUSH、AI
业务类型profit_center
工作生活匹配
40较低
工作地点为一线城市核心地段，但JD未提及远程或弹性工作，且增长岗位通常节奏较快，WLB可能一般。
工作模式仅现场办公
办公地点市区核心地段
加班情况未提及（无法判断）
使命价值匹配
70中等
小红书作为内容社区，国际化业务有助于文化传播，有一定社会价值，但主要是商业驱动，意义感中等偏上。
行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
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