快手推荐算法专家-【电商】
任职要求
1、硕士及以上学历，计算机、数学或统计学相关专业； 2、熟悉Linux环境、C++和Python语言，良好的逻辑思维能力，优秀的编码能力，扎实的数据结构和算法功底； 3、具有机器学习、数据挖掘、推荐系统或者自然语言理解等相关领域知识； 4、善于阅读文献，快速学习 ，具备优秀的分析和解决问题的能力，良好的沟通协作能力。 加分项： 1、有推…
工作职责
1、参与亿级用户规模的电商推荐优化，提升内容电商观看时长、点击率、转化率、GMV、LTV等核心指标； 2、参与机器学习、深度学习领域的核心研发工作，包括但不限于神经网络模型的设计与优化、迁移学习、强化学习、对比学习等的算法和系统研发； 3、针对海量用户行为数据，提供分布式算法实现的解决方案，大幅提升算法计算规模和性能； 4、参与推荐机制的顶层设计，优化电商流量结构和GMV结构，促进电商生态的健康发展。
【团队介绍】 抖音电商推荐团队，负责抖音、头条、西瓜等国内各端在推荐场景（包括推荐页、关注页、同城页等）的电商流量分发，涉及电商直播、电商视频、电商图文等多种体裁。为快速发展的电商业务提供算法支持，包括但不限于提升转化效率、优化用户体验、探索适合抖音的商业模式等。利用抖音的海量用户数据，结合前沿的机器学习技术，提升电商流量的分发效率；跟产品和运营团队紧密合作，探索优化算法在电商业务的落地实现。 1、支持抖音电商直播的流量分发，包括提升转化效率、改善购物体验、探索商业模式； 2、利用海量数据搭建业内领先的机器学习算法和在线服务，实现用户和商品的高效匹配； 3、深入分析电商用户、作者、商家的业务特点，提升用户体验，优化供给生态； 4、负责电商流量分发的特定模块，规划推荐策略的优化方案。
团队介绍： 日本电商规模全球第四，仅次于中美英；但由于线下零售体系成熟完善，总体电商渗透率低仅13.7%，这个市场是阿里国际需要获得的核心市场，未来希望用”精细化组织有价值淘系供给+拉齐竞对的确定性体验+本地化的GTM推广策略“服务全日本用户。 职位描述： ● 负责日本站推荐系统的整体架构设计与算法策略制定，包括但不限于内容推荐、协同过滤、深度学习模型、多目标优化等； ● 带领团队完成从算法研究、模型训练、AB测试到线上部署的全流程闭环； ● 深入理解日本市场用户行为与文化特性，结合业务场景设计个性化推荐策略，提升用户活跃度与GMV； ● 探索前沿推荐算法（如Graph-based推荐、多模态推荐、强化学习等），推动技术落地； ● 与产品、运营、数据团队紧密合作，推动算法在业务中的价值转化； ● 建立推荐系统的评估体系与监控机制，持续优化模型效果与系统稳定性； ● 培养和指导团队成员，推动团队技术能力提升与知识沉淀。
1、面向支付宝首页亿级用户场景，负责电商/本地生活相关方向的信息流的个性化CTR/CVR预估，实现更精准的人货场匹配； 2、超大规模推荐算法研发，设计并落地大规模召回、排序、重混排等模型算法，应用领域前沿技术持续提升用户满意度； 3、通过用户表征学习、长序列建模、全域学习、多场景迁移学习、多任务学习、多模态理解等技术提升算法效率，提升电商推荐的精准性和发现性； 4、研究推荐冷启动、分人群精准预估、大模型推荐应用等技术课题，不断探索最新技术。