饿了么淘宝闪购-算法工程专家-营销超算-杭州
任职要求
1.计算机科学、软件工程、人工智能等相关专业，3年以上工程化开发经验（含1年以上 RL 或深度学习基础设施相关经验）； 2.熟练掌握 Python编程，具备扎实的工程编码能力，熟悉 C/C++ 者优先（底层优化场景）； 3.深入理解深度学习框架（PyTorch），精通分布式训练原理与实践（FSDP/DeepSpeed/Megatron/Ray 等工具使用经验）； 4.具备强化学习基础，理解 RL 训练流…
工作职责
1.负责LLM RL、Agentic RL强化学习训练框架的设计、开发与性能优化，支撑大规模 RL算法（如 PPO、DQN、GRPO等）的高效落地； 2.构建分布式训练体系，优化训推异步、partial rollout、数据并行、模型并行、Replay Buffer分布式存储与调度策略，提升GPU 利用率与训练吞吐； 3.设计并实现 RL 训练全流程工具链：包括环境封装、数据预处理、模型版本管理、训练日志监控、指标可视化（TensorBoard/Weights & Biases）等； 4.解决 RL 训练中的工程瓶颈：如样本传输延迟、GPU 显存溢出、训练稳定性（梯度爆炸/消失）等问题，提供工程化解决方案； 5.与 RL 算法团队紧密协作，理解算法需求，迭代基础设施，适配多场景的训练需求； 6.跟进强化学习与分布式训练领域的前沿技术（如 VERL、rllm、Agentlightning、Ray、Megatron-LM等），并落地到实际系统中。
团队介绍：我们是淘宝闪购-营销算法团队。 我们的使命：致力于打造满足用户对即时生活不断需求的技术引擎，实现用户、商家、平台的三方收益最大化。 我们的技术：以营销定价、运筹优化、用户价值预测为基座，融合多场景建模、时序预测、多目标预估等核心技术，构建技术驱动、人机协同的智能营销基础设施。 我们的文化：始终秉持持续成长、自我革新的价值观。在这里，你将有机会挑战近场零售最复杂的算法场景，与一群优秀的伙伴共同打造未来的智能营销平台。 岗位职责： 1. 负责淘宝闪购近场零售场景下的优惠权益定价与投放机制设计。致力于构建个性化、智能化、可调控的权益发放体系，在保障用户体验的同时，提升用户转化率与资金发放效率。 2. 深入优化营销权益定价中的运筹机制。利用因果推断 (Causal Inference)、强化学习 (RL)、Uplift Modeling、运筹规划等前沿技术，建立精准的用户价值评估体系，通过算法准确干预用户行为，持续最大化业务增量收益。 3. 结合即时零售业务特性，探索高效智能的超算化业务场景。打造全链路、全天候“自动驾驶”级的精准营销平台，推动营销决策从人工辅助向全面智能化转型。
1、负责用户增长方向下用户触达、活跃和转化等相关系统的设计、开发和优化，参与用户、渠道、营销、等领域的平台化建设，确保系统的高可用性、高性能和可扩展性； 2、参与用户增长平台化能力建设，持续沉淀业务能力，提升平台效率，构建闭环、可量化的数据洞察能力，通过算法策略，数据策略驱动业务增长； 3、深入理解业务需求，优化现有系统架构，发现并解决当前系统中存在的问题，持续提升系统效率和质量； 4、参与服务的架构抽象和升级，提升研发效率和运营效率； 5、与前端、产品、测试等团队紧密合作，确保项目按时高质量交付，保障业务目标的实现； 6、参与平台分布式一致性、正确性等基础设施建设； 岗位亮点 1、多业务多场景：用户触达方向涉及多渠道能力能力建设，智能策略编排，面向全业务场景赋能，业务场景复杂有挑战； 2、平台化：架构设计和演进挑战大，面临众多复杂业务场景的业务架构设计和系统架构设计； 3、高并发：大流量高性能的架构演进和性能优化； 4、海量数据：海量数据存储下带来的数据一致性、数据准确性等方面的巨大挑战。
1. 负责B端餐饮SaaS业务核心算法模块的设计、开发与持续优化，探索并落地大模型（LLM）在餐饮SaaS业务领域的创新应用，如智能自然语言对话取数、数据分析、智能营销、智能文案生成、Agent驱动的自动化运营等； 2. 掌握LLM相关Prompt Engineering、RAG、微调、强化学习等前沿技术，能够构建高效、可扩展的实时特征工程与在线推理系统，支撑高并发、低延迟的算法服务； 3. 主导模型应用与AI基建技术架构演进，与产品、工程、数据、运营团队紧密协作，将算法能力转化为实际业务价值；优化数据合成、模型训练、Agent服务等核心环节，解决推理优化、大模型幻觉、知识库召回准确率等复杂技术问题。
● 负责即时零售价格力资产建设，主导数据资产规划与模型能力设计，保障数据准确性、时效性与可扩展性，驱动业务决策效率、质量提升 ● 负责价格力运营产品平台设计与落地，打通从数据洞察到策略执行的闭环，优化产品架构及功能、性能体验，提升行业运营的自动化、智能化水平 ● 深入理解业务逻辑，抽象各业态、各场景核心需求，打造符合各业态特性及需要的数据化供给运营解决方案，赋能业态精细化、差异化高效运营 ● 与数据、算法、工程及业务团队紧密协作，将复杂的业务需求、数据逻辑与算法模型转化为可落地、易用的策略组件及平台化产品能力