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小红书
小红书交易算法团队，主要负责小红书电商、直播侧的算法研发，涵盖交易搜索、推荐、增长、内容理解等算法能力。直接面向小红书电商、直播核心业务，技术应用落地场景广泛。团队在人工智能（CV/NLP/Audio/多模态等）、推荐、搜索领域发表过多个国际顶级期刊和会议论文，参加多项国际技术比赛获得优异奖项，持续跟进学术前沿，并将技术探索和业务落地相结合。
1. 参与小红书社区内容理解体系构建，负责直播和笔记多模态信息结构化算法建设和应用；
2. 参与小红书电商多模态识别和知识图谱体系建设，负责面向业务的商品类目、属性、SPU体系建设；
3. 参与商家商品侧基础识别模型建设，包括多模态分类、标签挖掘等识别算法，并配合业务应用落地到平台管理系统；
4. 参与供应链上下游平台算法建设，基于小红书社区数据挖掘商机、供给源、流程趋势，并落地到B端系统工具；
5. 负责相关算法和系统的持续迭代和进化，同时能够深入小红书丰富的业务场景，结合实际需求进行技术落地和创新。
1. 电商和内容平台相关算法经验者优先，工业场景多模态相关算法经验者优先；
2. 计算机/自动化/统计/数学/物流相关专业，研究生学历及以上；
3. 熟练掌握基础数据结构与算法，熟练使用Python/Java中的一门或多门语言；能够使用SQL进行数据分析；
4. 熟练掌握TensorFlow、PyTorch、Caffe、MXNet等深度学习框架中的至少一种；
5. 具备优秀的研究和创新能力，在CVPR/ACL/NIPS/ICML/KDD等会议上发表过论文者优先；参加过ACM竞赛者优先。
1. 交易搜索：Query理解，多模态内容理解，基础相关性、召回、排序等核心业务；
2. 交易推荐：通过深度学习、迁移学习、跨域表征、多任务学习等技术提升分发匹配的效率，让每个用户可以快速准确的发现好货；
3. B端算法：负责大规模多模态匹配、检索、知识生产系统，建设电商和直播相关算法能力，提升交易转化和经营效率；
4. 直播算法：负责小红书直播算法的优化，服务亿级用户的直播推荐，提升用户直播体验、电商转化等。
1. 本科及以上学历，计算机等相关专业优先；
2. 在机器学习，数据挖掘，统计学理论，最优化理论等领域有着深厚积累；
3. 有搜索、推荐、广告、NLP、图像识别等相关背景优先，熟悉机器学习，NLP、数据挖掘、知识工程的经典算法，并能在业务中灵活解决实际问题，有过大规模搜索/推荐/广告系统算法研发实习经历者优先；
4. 熟悉机器学习和数据挖掘领域前沿技术，在国际顶级会议（Recsys、KDD、NIPS、ICML、ACL）以第一作者发表过高水平论文者优先；
5. 有机器学习、数据挖掘等相关项目实际经验者，或者知名数据挖掘比赛（例如KDD Cup等）中取得领先名次者优先。
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