饿了么饿了么-商品推荐与流量分发算法专家-杭州
任职要求
1. 基础能力 ◦ 计算机、数学、统计学等相关专业硕士及以上学历，3年以上算法相关经验； ◦ 扎实的编程能力（Python/Java/C++），熟悉TensorFlow/PyTorch等框架及大数据处理技术（Hadoop/Spark）； 2. 技术方向 ◦ 推荐方向：精通召回/排序算法（如深度排序模型、多目标建模），有推荐/广告系统实战经验； 3. 综合能力 ◦ 对业务敏感，能通过数据分析定位问题并驱动算法迭代； ◦ 良好的跨团队协作能力，能与产品、运营高效沟通； ◦ 在顶会（KDD、SIGIR等）发表相关论文或Kaggle/ACM竞赛获奖者加分。
工作职责
1. 研发个性化推荐系统，优化首页、爆品团、超抢手等场景商品的CTR/CVR指标，提升用户转化率； 2. 应用深度学习（如NN模型、LightGBM）、图神经网络等技术，挖掘用户兴趣与商品关联性； 3. 结合多模态技术（NLP/CV）优化商品标题、图文素材的匹配度，增强推荐理由的生成能力； 4. 跨团队协作，将物流、B端信号等融入到商品流量机制中。
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: 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
团队介绍： 团队负责支付宝芝麻租赁、芝麻信用的搜索推荐场景（芝麻信用首页，支付宝首页，用户增长场景）以及循环经济商家和用户侧大模型智能助理场景，涉及电商商品、用增广告等多种体裁和大模型Copilot多智能体应用。芝麻租赁、芝麻信用是支付宝核心战略场景。 算法工作：包括但不限于提升转化效率、优化用户体验、优化流量生态、端内外用户增长、大模型等课题；结合前沿技术，有效利用支付宝用户资产，提升体验和效率；与产品和运营团队密切合作，去探索适合支付宝的业务模式。 *大模型算法base地-上海&杭州；搜索算法base地-北京&杭州 1.支持支付宝芝麻租赁、芝麻信用的流量分发，对多场景多目标进行建模，优化用户留存，提升用户体验，扩大转化规模； 2.利用前沿技术和海量数据，建立在线和离线的算法服务-搜索、推荐、投放等，提升商品和用户兴趣的匹配效率； 3.关注流量策略和供给生态，建立高效敏捷的流量机制，支持快速增长的供给规模并关注商家的体验； 4.利用大模型技术打造Copilot ALL IN ONE的全场景智能助理，同时利用大模型技术推动传统搜推技术的新增长。
1、负责饿了么外卖场景下的流量分发机制设计与算法开发，提升商品和店铺的算法匹配效率，提升多业态混排长期价值； 2、深入理解业务场景，优化算法模型，提高用户点击率和转化率，增强用户体验； 3、通过数据挖掘与分析，不断迭代算法模型，提升流量分发对平台目标的牵引能力； 4、参与算法团队的技术攻关，解决实际业务中的复杂问题，推动技术创新。
1、负责国际化短视频内容分发工作，包括但不限于跨国流量分发、多体裁流量分配、各业务流量合理性平衡等，基于用户洞察、供需分析，提升推荐系统全局流量效率； 2、与多业务深度协作，结合业务诉求，发现内容发布-内容审核-推荐流量分发流程中的关键问题，制定阶段性流量调节目标，落地策略提升用户体验； 3、构建相关基础设施，包括但不限于流量问题发现、用户理解、内容理解，并完成复杂策略设计； 4、设计客观的策略与目标评估体系&方法，完成不同推荐策略的效果验证并持续优化。