职位简介：
该职位主要负责微信视频号短视频业务的推荐技术优化和业务策略优化工作，核心职责包括短视频推荐系统的全链路优化（召回、粗排、精排、重排、视频冷启动等）以及业务策略优化（人群优化、社交推荐、内容生态等）。应聘者需对机器学习算法有深刻理解，具备良好的工程实现能力，有推荐系统、广告系统或搜索系统业务经验者优先，特别是短视频推荐业务经验。同时要求计算机或数学相关专业本科以上学历，两年以上工作经验，并具备良好的沟通能力和团队协作精神。工作地点在广州。
简历及面试建议：
在撰写简历时，你需要特别突出与短视频推荐系统相关的项目经验和技术能力。详细描述你在推荐系统各环节（召回、排序等）的具体工作，量化你的优化成果，比如提升了多少点击率、观看时长等关键指标。如果你有短视频推荐的经验，一定要放在最显眼的位置。工程能力方面，强调你的算法实现和迭代速度，可以举例说明你如何在短时间内完成某个重要算法的落地。对于业务策略优化经验，要具体说明你参与过的人群优化、社交推荐或内容生态建设项目。教育背景部分，如果你的专业是计算机或数学，可以放在前面；如果有发表过相关论文或专利，也值得提及。
面试准备时，你需要深入理解短视频推荐系统的特点和挑战。准备好解释你在推荐系统各环节的具体工作，面试官可能会让你详细描述某个优化项目的完整过程。技术问题方面，要复习机器学习算法的基础知识，特别是推荐系统常用的算法。业务问题可能会围绕如何平衡推荐效果和内容生态、如何处理冷启动等问题展开。案例准备上，选择2-3个最能体现你能力的项目，按照STAR法则（情境、任务、行动、结果）来组织你的回答。沟通能力也是考察重点，回答时要逻辑清晰，可以适当展示你对行业趋势的理解。最后，准备好提问环节的问题，比如团队当前的技术挑战或发展方向，这能体现你的主动性和思考深度。
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