饿了么淘宝闪购-Java开发专家-用户增长-北京
任职要求
1. 本科及以上学历,计算机相关专业,3年及以上相关研发经验; 2. 精通Java/C++/C/Python/Go/Scala/PHP 任一语言应用编程,Java 语言优先; 3. 熟练掌握常见的架构设计方法,具有扎实的专业基本功; 4.良好的沟通能力,做事有责任心,对技术有热情。 具备以下者优先 1. 具有复杂系…
工作职责
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。
聚焦用户增长(User Growth)核心业务场景,利用强化学习(RL)与生成式 AI 技术推动业务智能化升级。你将在真实的亿级流量场景中,参与从算法策略到工程落地的全链路建设,解决广告竞价、创意生成、用户生命周期管理等高价值问题。 岗位职责: 1. RL 出价与竞价策略 参与基于强化学习的广告出价系统建设,将静态出价升级为多步序列决策范式,构建 State → 推理 → Action → Reward 的完整闭环 探索 Decision Transformer / Offline RL 等前沿方法在 RTB 竞价场景的落地 2. RL 训练与推理工程 参与 RL / LLM RL 训练框架建设,支撑 PPO、DQN、GRPO 等算法的高效落地,优化训推异步与分布式训练策略 解决 RL 训练中的工程瓶颈(样本传输延迟、显存优化、训练稳定性),跟进 VERL、Ray 等前沿框架并结合业务落地 3. AIGC 创意与 Agent 工程 设计和实现 AIGC 驱动的规模化创意供给体系,覆盖文案生成、图片创意、视频素材等多模态内容生产,构建生成 → 风控审核 → 语义去重 → 效果反馈的全链路闭环 构建面向用增业务的 AI Agent 系统(创意 Agent、广告优化师 Agent 等),设计多智能体协同架构与工具集成方案 4. AI Coding 与研发效能 深度使用 AI 编程工具(Cursor、Claude Code 等)驱动日常研发,探索 AI 辅助代码生成、代码审查、自动化测试等场景的最佳实践 参与 AI Coding 全链路覆盖的推进,提升团队 AI 辅助代码占比与研发效能 5. 在线引擎与实验体系 参与用增引擎体系(RTA / RTB / 创意供给引擎)核心模块开发,优化高并发系统性能与稳定性 建设特征工程、样本回流与 AB 实验体系,支撑策略的科学评估

聚焦用户增长(User Growth)核心业务场景,利用强化学习(RL)与生成式 AI 技术推动业务智能化升级。你将在真实的亿级流量场景中,参与从算法策略到工程落地的全链路建设,解决广告竞价、创意生成、用户生命周期管理等高价值问题。 岗位职责: 1. RL 出价与竞价策略 参与基于强化学习的广告出价系统建设,将静态出价升级为多步序列决策范式,构建 State → 推理 → Action → Reward 的完整闭环 探索 Decision Transformer / Offline RL 等前沿方法在 RTB 竞价场景的落地 2. RL 训练与推理工程 参与 RL / LLM RL 训练框架建设,支撑 PPO、DQN、GRPO 等算法的高效落地,优化训推异步与分布式训练策略 解决 RL 训练中的工程瓶颈(样本传输延迟、显存优化、训练稳定性),跟进 VERL、Ray 等前沿框架并结合业务落地 3. AIGC 创意与 Agent 工程 设计和实现 AIGC 驱动的规模化创意供给体系,覆盖文案生成、图片创意、视频素材等多模态内容生产,构建生成 → 风控审核 → 语义去重 → 效果反馈的全链路闭环 构建面向用增业务的 AI Agent 系统(创意 Agent、广告优化师 Agent 等),设计多智能体协同架构与工具集成方案 4. AI Coding 与研发效能 深度使用 AI 编程工具(Cursor、Claude Code 等)驱动日常研发,探索 AI 辅助代码生成、代码审查、自动化测试等场景的最佳实践 参与 AI Coding 全链路覆盖的推进,提升团队 AI 辅助代码占比与研发效能 5. 在线引擎与实验体系 参与用增引擎体系(RTA / RTB / 创意供给引擎)核心模块开发,优化高并发系统性能与稳定性 建设特征工程、样本回流与 AB 实验体系,支撑策略的科学评估
1. 负责淘宝闪购即时物流的时效预测、配送范围规划,商流×物超算联动机制等场景的算法设计与开发。 2. 综合应用机器学习、深度学习、运筹优化、大模型等前沿技术,基于业务问题和场景,构建算法方案,持续提升即时物流的履约效率,促进订单增长,优化用户体验。 3. 深入理解即时物流场景,与业务、产品、工程、数据等团队紧密协同,完成从业务问题到算法问题的抽象与定义,多方协同推进项目落地。