【工作职责】 1. 参与亿级用户规模的推荐系统优化，提升笔记发布量和发布作者规模，繁荣作者生态； 2. 基于因果推断、大语言模型等技术优化流量分配机制，提升新笔记冷启效率，促进社区长期健康发展； 3. 负责小红书全站关注关系构建和关系内容分发，通过内容推荐和用户推荐，提升私域规模和用户社交体验； 4. 跟踪业界深度学习/强化学习/跨域学习/图网络等领域前沿进展，灵活应用于业务中取得实际收益。 【任职要求】 1. 编程基本功扎实，熟悉常用的数据结构和算法，擅长Java/C++/Python中至少一门语言； 2. 熟悉机器学习、数据挖掘、数理统计等领域知识，有搜广推相关领域算法的工作经验； 3. 踏实勤奋，自我驱动，善于沟通，勤于思考，具有较强的动手实践能力和技术热情。 加分项： 1. 有运筹学、博弈机制、图神经网络、大规模机器学习等领域的研究和实践经验； 2. 机器学习/数据挖掘竞赛成绩优异者，如Kaggle/KDD Cup等； 或有ACM/NOI获奖经历； 3. 在国际顶级会议（Recsys、KDD、NIPS、ICML、ACL等）以第一作者发表过高水平论文者。