微盟AE

AE搜索算法团队，负责AIDC AliExpress（AE）、JP- AO和天猫淘宝海外等国际化电商搜索业务优化，为全球100多个国家使用不用语言的用户持续电商搜索体验与效率，并结合大模型升级技术与产品体验创新。 多年来团队紧跟工业界和学术界前沿，在多语言Query理解与相关性、国家差异化召回与排序模型、多语言Query导购与大模型在多语言搜索中应用等技术方向持续探索创新，带来业务快速增长同时发表⾼⽔平学术论⽂20+篇（如AAAI、 IJCAI、TKDE、TMM、RecSys、CIKM和ICDM），申请专利15+项。 大规模深度模型的搜索算法研究，包括但不限于： 1. 多语言Query理解、商品理解和相关性，包括：Query和商品NER、Query类目预测、Query改写与扩展、多语言&跨语言语义相关性等；LLM在多语言电商搜索领域应用，包括：大模型CT和SFT，以及在Query理解、语义相关性、商品理解上的应用； 2. 个性化召回与排序相关技术：基于大规模深度模型的CTR/CVR预估模型及个性化召回模型，包括用户行为序列建模、多目标建模、多模态跨场景迁移建模、国家差异化建模体系建设等； 3. 个性化多语言Query推荐，包括：下拉、底纹、风向标等场域，基于异构行为序列建模、多场景建模的多语言Query推荐技术研究与应用；

1. 通过对欧美国家流量市场的研究，制定分国家的联盟流量运营计划，基于业务目标，推动欧美国家市场的用户和GMV增长 2. 了解各种生态玩家的流量类型、流量玩法的趋势，包括但不限于社交社群类、导购比价、入口型媒体、Network等等；了解各个竞争对手的流量策略和玩法，维护流量渠道之间的日常关系发展，带来各类型渠道流量和销售额增长。 3. 基于海外目标市场的用户定位，根据不同渠道的偏好，为国家渠道提供CPX佣金和媒体购买支持和指导，通过联动产品、营销、商家选品等方式推动流量渠道的合作，对流量、用户数负责； 4. 与行业团队密切合作，开展大促销活动，对欧洲本地行业产品趋势洞察和分析，输出优质货品（商品库、品牌、权益）。

AE 推荐算法团队负责AliExpress所有推荐类相关产品的算法研发，包括商品信息流、图文、短视频等众多场景的推荐，致力于用AI先进技术对商品&内容进行挖掘和理解，提升流量分发效率和用户体验，服务于全球243个国家数十亿消费者: 1. 负责跨境电商场景中的用户理解，利用超大规模深度学习对用户长短期兴趣进行建模与实时意图预测 2. 负责推荐商品召回，包括i2i召回、深度个性化召回、多兴趣表达与匹配等 3. 负责优化推荐排序大模型，利用大规模深度学习技术对商品进行表征&个性化排序 4. 负责推荐流量机制与策略研发，包括新品、新用户的投放策略与调控机制

加入网易云音乐团队，协助完成相关工作，包括但不限于： 1、协助AE进行广告项目的执行，包括但不限于数据整理，素材审核预览等； 2、协助销售进行发票开具、合同盖章等事宜； 3、熟悉广告点位及广告相关流程，与广告代理/客户进行素材相关的沟通。