快手电商短视频推荐算法专家

1、参与和负责支付宝核心推荐场景的算法研发与优化； 2、基于视频、直播、电商等形式的信息流推荐业务问题，负责召回/排序/异质内容融合等方向的算法工作，应用领域前沿技术持续提升用户的活跃度和满意度； 3、改进和研究推荐相关的基础算法模型如（超大规模模型、流量分配、多目标建模、超长序列、异构图表示学习、端云协同学习等方向），打造业界先进的推荐系统。

团队介绍 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: 职位描述 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

1、参与和负责支付宝核心推荐场景的算法研发与优化； 2、基于视频、直播、电商等形式的信息流推荐业务问题，负责召回/排序/异质内容融合等方向的算法工作，应用领域前沿技术持续提升用户的活跃度和满意度； 3、改进和研究推荐相关的基础算法模型如（超大规模模型、流量分配、多目标建模、超长序列、异构图表示学习、端云协同学习等方向），打造业界先进的推荐系统。

1、参与和负责支付宝内容短视频营销推荐算法研发，深度个性化召回、粗排、精排、重排算法技术，流量机制与策略、智能交互等； 2、通过研究运筹优化、序列建模、多任务学习、多目标学习、多场景建模、强化学习、用户表征学习、大模型for营销推荐等技术提升推荐匹配效率； 3、对业务和技术方向有深度洞察，持续关注前沿进展，对营销推荐领域富有极大热情。