饿了么淘宝闪购-营销算法专家-杭州/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、GN…
工作职责
1. 负责淘宝闪购营销算法,包括平台补贴定价、商家智能营销、店品价格机制、商流X物流联动等; 2. 负责用户全生命周期体验与成长,促进拉新和留存; 3. 参与营销创新性算法的研究及开发工作; 4. 协同业务进行跨团队合作。

1. 负责淘宝闪购营销算法,包括平台补贴定价、商家智能营销、店品价格机制、商流X物流联动等; 2. 负责用户全生命周期体验与成长,促进拉新和留存; 3. 参与营销创新性算法的研究及开发工作; 4. 协同业务进行跨团队合作。

1. 供给定价算法 ◦ 负责本地外卖商品动态定价算法的设计与优化,结合运筹优化、因果推断、收益管理等方法,平衡供需关系与平台收益。 ◦ 基于用户行为、市场供需、竞争环境等数据,构建实时定价模型,提升定价精准度与用户体验。 ◦ 设计并迭代补贴策略(如货补、折扣),通过A/B测试验证效果,优化补贴效率。 2. 商品推荐算法 ◦ 研发个性化推荐系统,优化首页推荐、详情页推荐等场景的CTR/CVR指标,提升用户转化率。 ◦ 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。 ◦ 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。 3. 选品机制算法 ◦ 构建选品核心能力(如销量/GMV预测、品类规划),通过机器学习与因果推断技术匹配场域调性需求。 ◦ 设计组合套餐(如“主食+饮品”)的选品策略,优化客单价与用户满意度。 ◦ 搭建公司级选品系统平台,推动算法在营销活动、超抢手、品团购等业务场景的落地。
方向一:搜推效率、生成式、店品券 岗位职责: 1、负责搜索/推荐业务的召回、粗排/精排算法设计和优化,提升大盘转化效率; 2、负责用户、商户、query、营销信号等各维度特征、模型样本等基础模块的搭建和优化; 3、应用机器学习/深度学习、生成式推荐等算法技术,优化召回/排序模型,推动生成式推荐算法的工业落地; 4、与上下游的数据、工程、产品等团队紧密配合,把算法模型等上线到业务场景中,提升业务效果; 5、跟进推荐系统前沿研究方向,结合业务场景进行创新与落地,做技术沉淀和paper发表。 方向二:大混排(统一混排)、全站推 岗位职责: 1、负责混排(信息流+商业化)算法的设计和优化,提升流量变现效率和用户体验; 2、建立并优化目标函数,通过混排多目标优化平衡用户体验 & 平台收益; 3、结合用户画像、内容特征、广告属性等多维度信号,构建高效的特征工程与模型; 4、应用深度学习、强化学习等技术优化推荐与广告混排效果; 5、与工程、产品、运营团队密切协作,将算法落地到生产环境,并持续监控与优化效果; 6、跟踪前沿的推荐与广告算法研究,推动新技术在业务中的应用。

方向一:搜推效率、生成式、店品券 岗位职责: 1、负责搜索/推荐业务的召回、粗排/精排算法设计和优化,提升大盘转化效率; 2、负责用户、商户、query、营销信号等各维度特征、模型样本等基础模块的搭建和优化; 3、应用机器学习/深度学习、生成式推荐等算法技术,优化召回/排序模型,推动生成式推荐算法的工业落地; 4、与上下游的数据、工程、产品等团队紧密配合,把算法模型等上线到业务场景中,提升业务效果; 5、跟进推荐系统前沿研究方向,结合业务场景进行创新与落地,做技术沉淀和paper发表。 方向二:大混排(统一混排)、全站推 岗位职责: 1、负责混排(信息流+商业化)算法的设计和优化,提升流量变现效率和用户体验; 2、建立并优化目标函数,通过混排多目标优化平衡用户体验 & 平台收益; 3、结合用户画像、内容特征、广告属性等多维度信号,构建高效的特征工程与模型; 4、应用深度学习、强化学习等技术优化推荐与广告混排效果; 5、与工程、产品、运营团队密切协作,将算法落地到生产环境,并持续监控与优化效果; 6、跟踪前沿的推荐与广告算法研究,推动新技术在业务中的应用。