字节跳动推荐算法高级工程师-国际化电商
任职要求
1、扎实的算法和数据结构基础，优秀的编码能力； 2、机器学习基础扎实，熟悉CF、MF、FM、Word2Vec、LR、GBDT、DNN、Wide&Deep等常用的算法模型； 3、熟悉以下任何一个开源工具：XGBoost、TensorFlow、PyTorch；熟悉C++和Python语言，熟悉Linux开发环境； …
工作职责
1、参与千万-亿级规模的电商个性化推荐算法的优化，主要包括国际化电商直播推荐、电商短视频推荐、新用户推荐、直播/视频冷启动、长期价值建模、体验优化等工作； 2、通过表征学习、深度学习、迁移学习、多任务学习等技术提升信息匹配的效率，让每个用户可以便捷的找到好的主播和优质的货品； 3、挖掘和分析海量用户行为数据，进行用户长短期兴趣建模，以及潜在兴趣预测、探索，提升推荐的精准性和发现性； 4、通过算法自动挖掘优质、专业、高口碑的商品和主播，构建良性的循环机制，优化内容电商生态； 5、结合内容电商的业务特性，进行模型和算法创新，打造业界领先的推荐算法和系统。
团队介绍 "阿里巴巴国际数字商业集团的智能技术团队，负责阿里巴巴旗下多个国际化电商平台的搜索、推荐、广告、用增等技术。团队致力于将最前沿的AI技术与国际化电商业务问题深度结合，为用户打造更好更智能化的网上购物体验，同时赋能百万商家实现更高效的经营。 选择加入我们意味着投身入于高速发展的国际化电商业务，一起打造最先进的AI技术以驱动全球电商业务发展。" 职位描述 1.基于Lazada的海量用户和商家数据，探索使用深度学习，强化学习，Graph Embedding，迁移学习，知识图谱等前沿技术来解决广告业务所面临的多国家多语言场景，大规模异构数据的挑战，将前沿技术在广告业务上落地，用技术推到业务高速发展。 2.负责广告系统的核心召回、排序、竞价机制算法持续迭代优化，提升广告业务的核心指标，帮助Lazada广告业务高速增长。
我们是阿里巴巴国际数字商业集团的智能技术团队，负责阿里巴巴旗下多个国际化电商平台的搜索、推荐、广告、用增等技术。团队致力于将最前沿的AI技术与国际化电商业务问题深度结合，为用户打造更好更智能化的网上购物体验，同时赋能百万商家实现更高效的经营。 选择加入我们意味着投身入于高速发展的国际化电商业务，一起打造最先进的AI技术以驱动全球电商业务发展。 岗位描述： 1、参与并负责搜索、推荐算法研发，提升全球不同语言的搜索精准性和国家差异化个性化推荐体验。 2、参与并负责广告算法研发，提升全域流量广告流量变现效率，通过竞价及投放优化、素材生成等提升商家投放效率。 3、参与并负责用增算法的研发，提升电商获客效率，建设优化个性化外投广告、个性化触达消息、个性化权益补贴等算法能力。 4、参与研发生成式AI技术，推动生成式AI在国际电商领域的创新应用。
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；
团队介绍 "阿里巴巴国际数字商业集团的智能技术团队，负责阿里巴巴旗下多个国际化电商平台的搜索、推荐、广告、用增等技术。团队致力于将最前沿的AI技术与国际化电商业务问题深度结合，为用户打造更好更智能化的网上购物体验，同时赋能百万商家实现更高效的经营。 选择加入我们意味着投身入于高速发展的国际化电商业务，一起打造最先进的AI技术以驱动全球电商业务发展。" 职位描述 1.负责研发电商多模态预训练模型基座，抽象并解决商品理解的基础问题使得模型具备业务通识能力，并构建针对大模型幻觉问题、推理能力、模型加速等关键问题的系统性解决方案，提高下游业务的迭代效率和效果上限。 2.基于多模态预训练大模型，落地商品理解关键场景任务，比如商品类目/属性/标签预测、商品同款、商品图搜等，实现业务指标提升。 3.学习前沿论文与把握技术趋势，深入理解底层算法原理，探索实验面向未来的硬核技术，实现核心技术突破和技术创新，发表相关论文。