阿里巴巴阿里妈妈-广告算法工程师（机制策略方向）-北京
任职要求
1. 计算机、数学或统计学相关专业硕士及以上学历； 2. 熟练掌握Java/C++/Python中至少一门语言，有扎实的数据结构和算法基础； 3. 熟悉常用的机器学习算法； 4. 具备优秀的分析和解决问题的能力，良好的沟通协作能力； 5. 有数据挖掘、机器学习、强化学习、信息检索、自然语言理解、推荐系统、计算广告学及算法博弈…
工作职责
1. 负责广告系统中多阶段的拍卖机制设计和分配效率优化； 2. 负责广告&自然结果在Generator-Evaluator架构下混排模型&机制迭代创新； 3. 负责研究强化学习、生成式模型在广告生成式拍卖中的应用； 4. 参与搜索广告全链路的机制模型迭代，包括多阶段分配模型、重混排Listwise预估模型、生成式拍卖模型的优化； 5. 负责从用户购物体验、客户投放体验、平台生态健康等方面，探索新型商业化变现技术，推动行业算法变革。
1. 负责美团餐饮广告机制策略研发，研究合理的广告售卖机制，保障用户体验、优化广告投放效果、提升平台广告收入。 2. 跟产品和运营密切协作，结合行业与场景特点，利用深度学习、强化学习、运筹优化、大模型等前沿技术持续优化广告排序与计费算法、广告与非广告的混排算法。
1、广告算法策略包含深度学习、强化学习、大数据、数据挖掘、并行优化、策略机制等多个方向，重点关注广告在流量侧的分发和变现效率提升； 2、负责机器学习的算法和模型开发，包括：DNN、超参数优化、学习和优化方法、因果推断等； 3、负责海量数据的分析和挖掘工作，构建用户画像模型，提升CTR、CVR； 4、对机器学习尤其是深度学习前沿问题进行探索与研究； 5、金币发放等激励广告投放策略研发，以较高的ROI推动广告收入增长。
作为小红书电商算法团队的核心成员，你将深入参与“种草到拔草”的闭环建设，负责电商搜索、信息流推荐及流量分发机制的算法迭代。利用前沿的 AI 技术，在亿级流量场景下解决复杂的业务挑战，平衡用户体验与商业价值。 岗位职责： 1. 核心场景优化：负责电商搜索（Search）或信息流推荐（Feed）场景的算法研发，通过优化召回、粗排、精排及重排策略，提升 CTR、CVR 及 GMV 等核心业务指标。 2. 模型技术攻坚：深入研究和应用大规模稀疏模型、多任务学习（MTL）、序列建模、图神经网络（GNN）等深度学习技术；探索 LLM（大语言模型）在电商导购、意图理解及多模态内容生成中的落地应用。 3. 机制策略设计：基于运筹优化和博弈论思想，设计多目标融合排序机制，动态权衡用户体验（留存/互动）、商家生态（流量扶持/ROI）与平台收益，实现流量的最优配置。 4. 全链路提升：深入理解电商业务，从商品理解、用户画像构建到最终的交易转化，全链路优化“内容-商品-用户”的匹配效率。
1. 负责广告系统核心算法研发，包括展示&搜索CTR/CVR模型、流量策略、出价策略、广告主自动化投放算法； 2. 站在跨域跨行业视角，做深技术，做浅交互，赋能平台多行业健康有序发展； 3. 方向1：模型方向面向跨域、跨载体、跨业务通用建模，面向全新领域探索求解； 4. 方向2：流量策略方向面向平台变现效率、行业竞争公平性、搜索/推荐均衡性、拍卖激励兼容属性做深度优化； 5. 方向3：出价策略方向抽象跨域跨行业通用范式，为不同行业的客户提供稳定快速成本可控的拿量体验； 6. 方向4：自动化投放面向简单、需求自适应、投广标的聚合、冷启动等维度，打造最先进的跨行业客户投放工具； 7. 跟踪广告算法前沿技术，推动工业级落地。