淘宝闪购淘宝闪购-高级营销算法专家-杭州/上海
任职要求
1、计算机、运筹学、人工智能、应用数学等相关专业硕士及以上学历，在生成式、强化学习领域有深入研究，发表过顶会论文者优先。主导过生成式定价/广告/推荐系统完整项目者优先。 2、精通Transformer/Diffusion/Decision Transformer等架构，有将其应用于序列决策或组合优化的落地经验…
工作职责
1、负责淘宝闪购营销算法，券/品生成式营销定价系统的研发工作，包括但不局限于Diffusion/Decision Transformer等生成式架构的设计与实现，覆盖亿级DAU的定价场景。 2、主导生成式定价全链路算法开发，包括端到端生成定价、Decoder Only架构优化、强化学习奖励系统设计等创新模块，显著提升计算效率和营销效率。 3、探索生成式和强化学习技术在营销定价场景中的应用，解决预算实时调控、门槛面额联合生成、商出资动态加载、多目标优化等命题，提升营销补贴效率。 4、深度协同产品、运营及工程团队，将算法创新转化为业务增长动力，打造行业领先的智能营销解决方案。
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。
负责高德共享出行(打车)业务核心链路的推荐 & 营销算法与大模型技术落地，直接对打车主链路 GMV、订单转化率与营销 ROI 负责: • 主导打车核心链路推荐算法与营销算法的构建与迭代，覆盖多任务学习(MTL)、多场景建模、用户长短期序列建模、因果推断(Uplift Modeling)等方向； • 负责营销补贴/权益的智能分发策略，通过因果建模与运筹优化实现预算约束下的 ROI 最大化； • 推动 LLM 在打车主链路各个场景的落地，包括但不限于：大模型用户画像与意图理解、生成式推荐(Generative Recommendation)、大模型营销文案生成等。
负责高德共享出行(打车)业务核心链路的推荐 & 营销算法与大模型技术落地，直接对打车主链路 GMV、订单转化率与营销 ROI 负责: • 主导打车核心链路推荐算法与营销算法的构建与迭代，覆盖多任务学习(MTL)、多场景建模、用户长短期序列建模、因果推断(Uplift Modeling)等方向； • 负责营销补贴/权益的智能分发策略，通过因果建模与运筹优化实现预算约束下的 ROI 最大化； • 推动 LLM 在打车主链路各个场景的落地，包括但不限于：大模型用户画像与意图理解、生成式推荐(Generative Recommendation)、大模型营销文案生成等。
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： 负责淘宝闪购营销场景下生成式算法体系的建设，包括但不限于营销定价、补贴策略、券包发放等运筹优化问题的建模与求解，覆盖千万级DAU的个性化营销场景。 主导生成式营销全链路算法开发，包括端到端营销决策生成、强化学习奖励系统设计等创新模块，显著提升营销ROI与订单转化效率。 构建多模态用户行为建模系统，融合短期实时行为与长期价值预估，打造具备因果推断能力的用户营销敏感度建模体系。 探索生成式技术在动态定价方面的应用，开发层次化编码与序列生成技术，解决复杂约束下的组合优化难题。