菜鸟菜鸟-预测算法工程师/专家-国际快递
任职要求
1、计算机、数学、统计、运筹、工业工程、自动化等相关专业，掌握机器学习或运筹优化领域常见算法，熟悉大数据处理，具有大规模算法优化的经验； 2、有良好的数据分析能力、业务理解能力，可以通过数据发现业务背后的问题，并提出解决建议； 3、具备良好的沟通表达能力和团队合作意识，能够与上下游团队紧密配合，推动项目落地； 4、具有预测预报、资源计划项目经验者优先，具备运筹优化或机器学习相关项目经历者优先，具有实际项目落地经验者优先。
工作职责
1. 根据国际快递的商业模式及业务场景，灵活运用机器学习、运筹优化、仿真等相关算法，以全链路视角，协同上游销售、仓、资源等计划，滚动输出各环节的预测预报包裹量/货量； 2. 在保障预测预报准确率的同时，做好数据运营，及时给出风险预警预判，为各经营/运营单元提供决策支持。 3. 站在全链路运营视角，借助算法工具，分析关键运营参数及策略对全链路计划达成的影响。针对大促及突发场景，设计业务交互机制，建设全链路计划的自动化能力，提升计划产出及运营效率。
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、 负责城区、高速、停车场等工况辅助驾驶系统行为决策、路径规划和运动控制算法开发 2、负责规控算法的仿真评测和实车测试，并协助在嵌入式量产平台进行算法实现 3、负责关注国际前沿动态，掌握决策控制算法的发展
关于我们： AI Business 成立于2023年4月，是阿里国际数字商业集团设立的一层业务组织，专注于大模型技术能力建设和 AI 原生应用和产品的打造，旨在用最先进的 AI 技术重塑平台竞争力，为商家和用户带来极致电商体验。 作为跨境电商领域的 AI 先锋，我们坚定地相信人工智能对塑造未来电商的关键作用，并坚持对 AI 领域人才的培养和发展。我们已经汇聚了业内顶尖的 AI 算法专家、AI 工程师和AI产品团队，并诚挚邀请有共同使命感、追求创新与卓越的 AI 人才加入我们的团队，共同用AI技术书写数字商业领域的新篇章。 职位描述： 1、负责多语言大语言模型（LLM）的预训练、微调及优化，探索高效训练策略（如低资源语种能力迁移、任务调度优化等），提升模型性能与跨文化场景适应性； 2、构建多模态大模型技术体系，包括图文生成、视频内容生成、多模态检索与信息抽取，支持商品虚拟试穿、智能客服等业务场景。 3、推动大模型与业务深度融合，开发基于LLM的对话系统、Agent产品及RAG系统，优化电商文本生成、跨语言信息匹配、时间序列预测等场景的智能决策能力； 4、设计强化学习对齐算法（如RLHF/DPO），提升模型在垂直领域（如商品推荐、用户交互）的精准度与可控性。 4、实现大模型的高效推理部署，包括模型压缩量化、GPU并行计算优化（如CUDA加速），确保高并发场景下的服务稳定性； 5、探索生成式AI与电商场景结合的前沿技术（如AIGC内容生成、多模态商品检索），推动技术规模化落地。
1、负责精细化分析分发效率，构建用户/供给画像和标签体系。通过因果推断、动线挖掘、模型预测等方法，精细化分析公/私域流量分发，优化产品功能和用户体验。 2、负责洞察和分析海量数据，深入理解海外用户和商家需求，构建生命周期，衡量长短期价值，科学指导产品和业务的增长策略；协同运营、产品、工程等，探索增长机会，共同推动业务模式和产品不断创新。 3、负责通过AB实验设计、因果推断、深度学习等手段，量化运营策略效果和价值，科学评估运营手段，为业务决策提效。