字节跳动搜索推荐高级算法专家
任职要求
1、推荐/搜索/广告/机器学习相关背景，3年及以上搜索推荐算法工作经验，有团队管理经验优先； 2、有负责组…
工作职责
团队介绍：字节跳动抖音搜索团队主要负责抖音搜索算法创新和架构研发工作，主要包括短视频、直播、本地生活、视觉搜索等多个业务线。我们使用最前沿的机器学习技术进行端到端建模并不断创新突破，同时专注于分布式系统、机器学习系统的构建和性能优化，从内存、Disk等优化到索引压缩、召回、排序等算法的探索，充分给同学们提供成长自我的机会。主要工作方向包括：1、探索前沿的NLP技术：从基础的分词、NER，到应用上的Query分析、基础相关性等，全链路应用深度学习模型，每个细节都充满挑战；2、跨模态匹配技术：在搜索中应用CV+NLP深度学习技术，让视频搜索拥有更强大的检索能力；3、大规模流式机器学习技术：应用大规模机器学习，解决搜索中的推荐问题，让搜索更加个性化更加懂你；4、千亿级数据规模的架构：从大规模离线计算，分布式系统的性能、调度优化，到构建高可用、高吞吐和低延迟的在线服务的方方面面都有深入研究和创新。 1、参与抖音，今日头条，西瓜视频，剪映等App，以及国内电商，生活服务等重点业务的搜索推荐模型和策略改进，负责这些业务的搜索流量和用户渗透增长&搜索心智建设任务； 2、以推荐算法为核心技术栈，改进基于超大规模机器学习模型的推荐系统，覆盖从候选挖掘到召回，粗排，精排，多目标融合全链路技术环节； 3、探索短文本推荐和通用推荐技术的上限，重点是推荐和NLP技术的联合应用，以及多模态等前沿技术的探索。
1. 负责淘宝闪购搜索推荐算法的基础模型研发工作，包括店铺和商品信息流推荐、搜索结果页排序等，覆盖千万级DAU； 2. 基于业务问题，设计并实现推荐全链路算法模型，包括召回、粗排、精排、重排及混排等模块，搜索全链路算法模型，包括Query理解、召回、精排、重排等模块，持续迭代提升业务效果； 3. 跟踪国内外搜索推荐领域的最新进展，结合业务特点进行技术创新，推动算法模型的优化和升级； 4. 协同业务进行跨团队合作，与产品、运营等部门紧密合作，确保算法模型的有效落地和业务目标的达成。
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。
所在团队负责阿里国际贸易平台上的所有推荐产品，包括猜你喜欢、详情页推荐、个性化楼层等。团队通过大数据和深度学习建模，帮助平台上买卖家快速达成生意。来到这里，你将有机会深度接触到业界的计算平台和深度学习算法，并将算法技术转化为商业价值。具体地，你将有机会负责： 1. 用户画像、召回、排序和策略等模块的技术规划和算法设计，通过技术创新提升买卖家匹配效率。 2. 通过大规模深度学习和图学习，在面对数据稀疏和多国家多行业的情况下对用户实时兴趣、CTR预估、询盘和交易转化预估等问题建模。 3. 通过多样性和发现性策略，拓展用户需求，提升兴趣发现能力，进一步完善和提升推荐侧的产品价值。 4. 探索大语言模型+搜推的创新应用方向，LLM在推荐领域下的全链路建设，包括但不限于大规模的预训练、SFT、LoRA和RLHFL等技术，落地大语言模型+搜推的新的应用落地场景（如生成式推荐等）。
1、结合电商的业务特性，进行模型和算法创新，打造业行领先的机器学习/深度学习算法平台能力。 2、超大规模的机器学习模型优化，包括但不限于深度学习、强化学习、表征学习等，最大效率地提升电商流量效率。