vivo广告算法专家

1. 负责淘宝闪购搜索推荐算法的基础模型研发工作，包括店铺和商品信息流推荐、搜索结果页排序等，覆盖千万级DAU； 2. 基于业务问题，设计并实现推荐全链路算法模型，包括召回、粗排、精排、重排及混排等模块，搜索全链路算法模型，包括Query理解、召回、精排、重排等模块，持续迭代提升业务效果； 3. 跟踪国内外搜索推荐领域的最新进展，结合业务特点进行技术创新，推动算法模型的优化和升级； 4. 协同业务进行跨团队合作，与产品、运营等部门紧密合作，确保算法模型的有效落地和业务目标的达成。

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、参与并负责搜索、推荐算法研发，提升全球不同语言的搜索精准性和国家差异化个性化推荐体验。 2、参与并负责广告算法研发，提升全域流量广告流量变现效率，通过竞价及投放优化、素材生成等提升商家投放效率。 3、参与并负责用增算法的研发，提升电商获客效率，建设优化个性化外投广告、个性化触达消息、个性化权益补贴等算法能力。 4、参与研发生成式AI技术，推动生成式AI在国际电商领域的创新应用。

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。

广告作为支付宝数字化发展中的核心业务，在逐步放开不同场域商业化变现的过程中，吸引了大量广告主、私域媒体主以及代理服务商，但同时其潜在商业价值也引起了大量黑产关注。其中涉及流量作弊、劫持、诱导点击等业务风险，广告风险管理团队需要结合原有支付及主体风控中的能力沉淀，与业务及中台团队紧密合作，针对广告行业特有的业务政策及风险手法设计感知、识别、管控方案，保障广告业务规模健康快速增长。 1.风险感知：充分利用内外部数据源，结合异常感知以及业务逻辑，持续定位灰黑产攻防手法演变，同时形成高效机制完成风险定性； 2.算法建设：负责支付宝广告业务流量作弊的识别与管控相关的算法建设，减少恶意/无效/作弊流量给数据真实性、社区生态、平台流量价值带来的影响，有效地将业务问题转化为算法模型，提供合理的风险解决方案，提升流量价值，减少资金损耗； 3.风控链路搭建：基于历史数据和专家经验，结合数据分析、挖掘，设计针对广告行业风险的事前、事中识别管控链路，对安全能力形成全面评估标准并持续迭代对抗； 4.沟通协同：基于风险认知与业务理解，与业务、产品、中台、研发等不同角色形成有效沟通，推动风险全链路防控及行业标准建立。