饿了么饿了么-搜索推荐算法专家-大模型
任职要求
1. 计算机、信号处理、控制论、博弈论、运筹优化，统计等相关专业硕士及以上学历，有扎实的数理分析基础并有交叉领域研究经验的优先； 2. 至少3年以上搜索推荐算法相关工作经验，有大型搜索／推荐／广告算法架构设计经验者优先； 3. 熟悉常用机器学习算法，如FM、DeepFM、xGboost、DIN、DNN、GNN等，特别是对各种人工智能应用问题有大量研究实践经验者优先，有实际成果并发表在国际会议、期刊者优先； 4. 精通Java，C++，Python编程中的一种，有tensorflow开发经验优先，有大数据计算平台如MaxCompute、Hadoop上的开发经验，对深度学习和生成式模型有实践经验者优先； 5. 具备优秀的分析和解决问题的能力，良好的沟通协作能力，具备较强的技术好奇心、学习能力、责任心。
工作职责
1. 负责饿了么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。
“我们正在构建下一代智能推荐引擎，重新定义人货场的数字化连接方式”，如果你对推荐算法创新充满热情，渴望用技术驱动万亿级市场的供需匹配效率，这里将是你施展才华的舞台。团队汇聚了搜索推荐、运筹优化、图计算等领域的顶尖人才，加入我们，见证技术如何重塑商业未来。 1.基于多源异构数据（搜索/点击/交易/内容），借助LLM挖掘用户显性需求与潜在意图的关联关系，构建用户需求图谱； 2.融合商品知识图谱与实时场景特征，构建跨品类、跨渠道的智能组货策略，实现"人-货-场景"的高效匹配； 3.设计多目标协同优化框架，探索生成式推荐新技术，平衡用户体验、商家效率与平台增长目标，建立可持续的推荐生态。
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。
“我们正在引领搜索技术的下一代革命，致力于通过大模型重构电商搜索与推荐的核心链路”。团队聚焦生成式召回、多模态理解、语义大模型 等前沿方向，打造“千人千面”的极致个性化体验，并推动语义理解与个性化召回的深度融合。如果你渴望用大模型重新定义亿万用户的购物体验，这里将是你的理想战场！ 1.主导大模型在搜索场景的落地与创新，设计生成式召回策略 、多模态语义理解模型 及个性化排序算法 ，提升搜索结果的相关性与多样性； 2.探索大模型在用户意图理解、商品知识挖掘中的应用，构建端到端的语义搜索系统，解决长尾查询与跨模态匹配的技术难题； 3.驱动多模态交互创新，实现文本、图像融合的智能搜索体验，并探索AI Agent在购物场景中的主动服务模式。
我们是蚂蚁集团的内容推荐智能技术部推荐算法团队。 该职位主要优化支付宝内容场域（首页和TAB3的短视频，直播，商业化内容）的搜索效率和体验。团队成员以技术驱动业务增长为己任，期待你的加入，共同创造内容搜索推荐的新未来。 职位描述： 该职位负责优化内容搜索的全链路体验，包括搜索结果页、SUG、相关搜索等模块。具体职责包括： ● 优化搜索召回、相关性、精排和重排策略，提升用户体验。 ● 推动用户内容心智的增长，帮助业务提升效率并贡献增量价值。 ● 参与“支付宝内容化”的创新赛道，推动技术与业务的深度融合