饿了么饿了么-商品策略算法专家（流量排序&定价&供应链）-上海
任职要求
1. 计算机、运筹学、应用数学、统计学或相关专业，有算法领域的工作经验; 2. 熟悉机器学习/深度学习/数据挖掘/运筹优化中至少一个领域的原理与算法，并且能够熟练建模解决业务问题; 3. 在一个或多个营销子领域的常用模型和架构上有丰富的经验和深入的理解，包括但不限于： ⁃ 模型预估方向：熟悉常用机器学习算法，如FM、DeepFM、XGBoost、DNN、G…
工作职责
1. 负责淘宝闪购商品业务（爆品团、超抢手等）的算法，帮助优化经营成本，驱动业务增长； 2. 负责商品业务的流量排序、商品定价、物流供应链协同的算法，实现C端资源分发、B端供给招商、D端物流成本全方位的经营效率优化； 3. 参与商品业务创新型业务模式的设计和开发； 4. 协同业务进行跨团队合作。
方向一：流量算法 负责广告重点流量展位（搜索/feeds/banner/视频类）CPM提升，包括点击率优化，流量策略优化，创意优选，反作弊策略等，助力重点流量位广告匹配效率提升，扩大广告消耗规模 1）掌握广告流量策略优化手段，了解广告全链路相关算法（召回/粗排/精排/重排/创意优选等），至少熟悉其中1道2个环节的原理和细节方案，能够灵活、快速响应问题和解决问题。 2） 熟悉常用的流量优化策略，在流控，频控，去重，打散，混排等流量策略有实际的优化提升经验，能针对不同流量场的特点，针对性的设计优化场的流量策略。 3） 有大规模搜索广告，feeds流广告，以及视频流广告有2年以上实际优化经验者优先。 方向二：行业算法 负责广告重点行业如电商/汽车/游戏等客户的效果优化，智能出价等广告机制优化，助力广告重点行业规模扩量。 1）掌握广告行业和客户诉求，熟练掌握常见的定向、助攻、高价值人群溢价、矫正、扶持、落地页诊断、链路效率排查等等广告机制和技术优化方案，能够灵活、快速响应问题和解决问题 2）洞悉电商/汽车/游戏/运营商等行业、交易/线索/下载唤端产品、自动化投放/系统干预机制发展趋势，掌握GSP等计费机制、深浅转化模型优化、自动化投放技术、针对业务场景的模型优化等等技术，可以针对性的提出和推动和整合相关产研方案、平台能力给出针对性的以及深入的解决方案 方向三：支付宝首页/内容/营销等 1.参与亿级用户支付宝推荐场景算法研发与优化，深入理解推荐业务需求，设计并落地大规模召回/排序/重排等算法，持续提升推荐算法效率与用户体验； 2.通过研究用户表征学习、多源异构数据建模、跨域迁移学习、多场景建模、序列建模、多任务学习等技术提升推荐匹配效率，帮助用户快速发现优质商品、内容与服务； 3.研究推荐冷启动、分人群多目标优化等推荐技术课题，不断探索最新技术。
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. 召回与排序：超大规模的商品、视频、直播、图文推荐业务下的召回、排序、重混排模型，及跨域多模态推荐技术； 2. 机制策略：通过深度强化学习技术优化推荐策略，设计智能流量机制，助力用户规划增长、商家及内容创作者成长；
1．策略规划与架构：负责爆品团频道内的搜索推荐产品体系搭建与长期规划，明确不同业务阶段的策略重点和实施路径; 2．人货匹配策略：深入理解"外卖商品"和"爆品团商品"下的用户心智与货品特点，主导构建差异化的人货匹配模型策略。包括但不限于：用户意图识别、爆品挖掘与预测、实时个性化推荐等，确保"对的商品"在"对的时间"推荐给"对的人"; 3．流量调控与分配：设计并实施频道内的流量分配机制，包括新品冷启动策略、潜力爆品流量加持、尾部商品淘汰机制等，科学调控流量，最大化整体频道流量效率与ROI; 4.搜索策略优化：负责业务域内的搜索产品体验，优化Query理解、语义匹配、排序策略等，提升搜索满足率和转化效果，打造"一搜即得"的极致体验; 5．数据驱动与迭代：建立严密的数据监控和分析体系，敏锐洞察策略问题与增长机会，通过AB实验、用户调研等方式快速假设、快速验证、快速迭代，驱动策略持续进化; 6．高效协同：作为策略产品的核心枢纽，与算法、运营、研发、数据分析等团队紧密协作，精准定义问题，推动策略方案高效落地并产生业务价值。