饿了么饿了么-营销算法专家-杭州
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、GNN等，结合本地营销场景设计uplift model及因果推断模型 ⁃ 运筹决策方向：熟悉常用运筹优化算法，如线性规划、动态规划、整数规划、二次/随机规划等，熟悉最优化离线/在线求解理论 ⁃ 量价模型方向：熟悉常用选品定价算法，如商品知识图谱、量价模型、价格管控、价格与流量联动机制等 4. 具有优秀的分析和解决问题的能力; 5. 良好的团队合作精神和沟通能力。
工作职责
1. 负责饿了么营销算法，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。
1688主要负责阿里集团1688电商相关的业务。我们将致力于通过机器学习、aigc、知识图谱等前沿的算法技术，帮助业务识别的增长痛点和机会点，设计算法框架，完成用户图谱、个性化出价、场景推荐、命名实体识别、因果推断、标签预测、策略生成等技术目标 1、深入理解业务需求和痛点，完成算法设计（机器学习、深度学习、图神经网络、aigc算法 ）特征开发、指标设计、上线评估 2、结合广告投放系统，识别渠道目标人群、预估客户价值、优化多目标出价，完成投放策略迭代 3、负责用户标签预测、用户分层和画像搭建，完成个性化选品推荐、营销算法优化和效果评估 4、运用大模型、aigc相关算法，帮助实现图文和视频素材的自动化生成 5、利用BART、causal forest、upliftRF、贝叶斯推断等因果推断算法，完成用户增长归因判断和业务策略推演
我们将致力于通过机器学习、大模型推理、知识图谱等前沿的算法技术，帮助业务识别的增长痛点和机会点，设计算法框架，完成AI用户画像、个性化出价、场景推荐、因果推断、策略agent、等技术目标 1、深入理解业务需求和痛点，完成算法设计（机器学习、深度学习、图神经网络、aigc算法 ）特征开发、指标设计、上线评估 2、结合广告投放系统，识别渠道目标人群、预估客户价值、优化多目标出价，完成投放策略迭代 3、负责用户标签建模推理、用户分层和画像搭建，完成个性化选品推荐、营销算法优化和效果评估 4、运用大模型微调、预训练相关能力，帮助实现用户理解和生意理解的推理建模 5、利用BART、causal forest、upliftRF、贝叶斯推断等因果推断算法，完成用户增长归因判断和业务策略推演
1. 参与亿级用户规模的营销算法优化，通过智能流量投放、用户理解、个性化权益、智能创意等手段，优化营销系统的匹配效率与营销成本； 2. 抽象产品和运营的业务逻辑，构建业务分析模型及增长策略框架，为业务经营的精细化管理升级提供支持； 3. 深入理解金融业务与产品，设计资金预测模型，有效提升资金供给端和需求端匹配效率； 4. 参与前沿算法问题的探索与研究，结合实际应用场景，提供全面的技术解决方案。
1. 流动性算法：综合运用机器学习与运筹优化技术，解决信贷资产预测、资金-资产匹配等关键问题，保障流动性安全与效益最大化； 2. 营销与增长建模：将互联网金融产品的营销、流量分发与用户增长问题抽象为算法问题，通过推荐系统、因果推断、数据挖掘等方法设计并落地算法解决方案； 3. 前沿技术探索：结合信贷与金融市场场景，探索大模型（如AIGC、Agent、LLM for Recommendation）等新技术的可行性与落地路径； 4. 跨团队协作：与产品、数据、风控等团队紧密合作，推动算法模型在真实业务场景中的规模化应用。