线索广告算法工程师-商业算法

【团队介绍】核心负责小红书线索行业广告主的广告投放分发全链路优化，直接对客户投放成本、跑量能力、后效转化（接通率、有效率、成单率）负责。业务场景覆盖信息流、搜索两大核心场景，贯穿召回、粗排、精排、出价全链路，同时负责行业产品迭代与客户策略落地，是连接平台流量与线索广告主需求的核心枢纽。

【For 客户策略方向】

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   负责线索广告客户全生命周期策略优化，聚焦冷启动、无效留资治理、跑量突破、出价策略四大核心场景，直接对客户投放成本（CPA）、跑量能力、后效转化负责；

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   主导线索行业产品的算法落地，包括直播线索、深转链路、自动化投放工具等，结合客户需求设计算法方案，提升产品核心指标；

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   深入理解线索广告主（房产、教育、本地生活等）的业务痛点，结合AI Agent能力，设计智能化客户策略（如智能出价Agent、无效留资识别Agent），替代传统规则，提升策略自适应能力；同时通过大模型构建用户长生命周期行为链，深度分析用户行为轨迹，辅助识别用户需求真实程度，助力提升线索真实性与有效率；

【For Ranking方向】

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   负责小红书线索广告信息流、搜索两大场景的召回、粗排、精排全链路优化，提升流量分发的精准度与效率；

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   深耕线索广告的用户意图理解、长周期建模、后效预估（有效率、成单率）等核心问题，优化模型效果；

3. 03

   结合AI Agent能力，探索大模型在Ranking全链路的创新应用，提升链路自动化、智能化水平；

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   硕士及以上学历，计算机、数学、统计学等相关专业，1-5年广告Ranking、推荐系统、搜索算法相关工作经验优先；

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   精通召回、粗排、精排全链路算法，有信息流、搜索场景算法优化经验，熟悉点击率（CTR）、转化率（CVR）、后效预估等建模方法；

3. 03

   具备扎实的机器学习、深度学习基础，熟练使用TensorFlow/PyTorch等框架，能独立完成模型设计、训练、部署与迭代；

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   拥抱AI/Agentic趋势，有大模型与Ranking链路结合经验（如大模型辅助特征工程、智能决策）者优先；

5. 05

   具备良好的工程落地能力，能解决高并发、低延迟场景下的技术难题，有大规模数据处理经验者优先。