OPPO高级机器学习算法工程师（搜推广）-博士
任职要求
1.计算机、人工智能、数学、自动化、软件等相关方向的博士学历。 2.优秀的算法和编程能力，掌握常用机器/深度学习模型，熟练使用Python/Java等编程语言和至少一种深度学习框架(PyTorch/TensorFlow等）。 3.具备1年以上机器/深度学习领域的研究和实践经验，有大语言模型、大推理模型、智能体、多模态模型等相关经验者优先。 4.有领先公司信息检索(搜推广)、大模型、智能体相关实习/工作经历，或在高水平国际会议/学术期刊发表过相关论文，或有高水平竞赛获奖经历者优先。、人工智能、数学、自动化、软件等相关方向的本科及以上学历。
工作职责
方向一： 岗位职责 面向应用商店、Agent助手、搜索、广告等高价值业务场景，预研和落地信息检索(搜索、推荐、广告)核心技术，岗位职责包括但不限于： 1.针对冷启动推荐、多场景多任务建模、自动特征工程、用户通用表征、多模态信息检索、对话推荐、端云推荐、检索增强生成(RAG)、智能体检索等核心难题，负责研发和突破信息检索关键技术。 2.跟踪学术界和工业界最新进展，快速应用到业务中，提出创新信息检索技术，发表高水平论文。 3.协同核心AI技术的设计以及工程化落地，包括模型设计、特征工程、效率优化等。 方向二： 岗位职责 面向Agent助手、搜索、广告、应用商店等高价值业务场景，预研和落地智能体检索和推理大模型(r1/o1/o3)核心技术，岗位职责包括但不限于： 1.针对大推理模型(r1/o1/o3)、端侧大模型、多模态信息检索、AI搜索推荐、检索增强生成(RAG)、个性化内容生成、大模型特征生成等核心难题，负责研发和突破关键技术。 2.跟踪学术界和工业界最新进展，快速应用到业务中，提出创新信息检索技术，发表高水平论文。 3.协同核心AI技术的设计以及工程化落地，包括模型设计、特征工程、效率优化等。 【岗位资源】 1.真实大规模搜推广、用户助手业务场景需求、数据、AI开发平台、计算资源。 2.与知名高校资深老师团队科研合作，提供例行科研沟通合作机会。 3.业界资深研究员带队技术探索、落地、论文写作发表。
专注于大模型系统优化、异构计算的前沿技术研究和落地，研究领域包括不限于高性能大模型系统架构、LLM-as-a-Service技术等。 岗位职责： 1. 负责大模型轻量化及推理优化的研究，支持大模型在云侧及端侧的高效推理及微调； 2. 负责端上大模型及AI智能体运行引擎的研发和部署。
1、负责权益增量建模、权益推荐模型、优惠策略优化、权益最优化分配等核心算法的设计与实现，应用在营销场景（优惠/补贴发放、权益排序等）中提升用户留存转化、GMV及ROI； 2、结合业务场景，开发及优化权益增量Uplift、券领取核率预估、券引导GMV预估、权益补贴等模型，驱动营销活动精准化； 3、探索LLM、AI Agent、强化学习等前沿技术方向在营销领域的应用，通过copilot形式为业务同学提供智能服务，实现营销预算的算法全托管。
业务介绍： 我们是阿里巴巴国际数字商业集团的智能技术团队，负责阿里巴巴旗下多个国际化电商平台的搜索、推荐、广告、用增等技术。团队致力于将最前沿的AI技术与国际化电商业务问题深度结合，为用户打造更好更智能化的网上购物体验，同时赋能百万商家实现更高效的经营。 选择加入我们意味着投身入于高速发展的国际化电商业务，一起打造最先进的AI技术以驱动全球电商业务发展。 岗位描述： 1、负责支持业务迭代：推进来自搜索、推荐、广告、用增各域的产品需求快速落地。 2、负责系统架构设计：负责搜索、推荐、广告引擎的架构设计与优化，支撑多语言场景下的高并发请求处理，满足全球用户低延迟、高可用的服务需求。 3、负责性能调优：针对召回排序、模型训练&推理、特征计算等模块进行工程性能优化（如分布式计算加速、内存管理、GPU资源调度等），提升算法迭代效率。 4、负责工程平台开发：构建算法与工程协同的标准化平台，包括特征实时化平台、在线推理服务框架、AB实验平台等，支持算法快速迭代与业务效果验证。 5、负责大模型工程优化：负责生成式AI技术的工程落地，包含大模型训练、推理加速、多模态内容生成等技术工作。 补充说明：同时也招聘面向25年应届毕业的同学；
1、负责追踪前沿推荐算法，探索落地创新算法技术，持续提高团队的技术水平和创新能力； 2、通过多场景多目标建模、序列建模、LLM4REC、生成式推荐建模等算法模型的优化，持续提升团队技术积累； 3、与业务团队紧密合作，根据业务场景，快速迭代算法模型，解决业务上的痛点和挑战，实现卓越的用户体验。