阿里巴巴淘天算法技术-用户算法-杭州/北京
任职要求
1. 熟悉常见的机器学习算法（LR、GBDT、DNN、Transformer等），掌握召回、排序、CTR/CVR预估等核心建模流程； 2. 具备扎实的搜推广相关项目经验者优先，尤其欢迎在以下任一方向有深入实践者： a. 用户长期价值(LTV)的建模 b. 低活低购用户的推荐冷启 c. 大模型范式在推荐和用户理解等场景的应用 3. 熟悉TensorFlow/PyTorch等主流框架，具备良好的工程实现能力，能独立完成…
工作职责
我们是淘天集团淘宝用户算法团队，致力于通过外投广告算法、商品推荐算法、权益激励算法及消息触达策略的深度融合，驱动淘宝用户的高效增长与长期价值提升。团队聚焦用户全生命周期管理，以大规模机器学习、序列建模、因果推断、运筹优化等为核心技术引擎，在获客效率、增量GMV和用户LTV等关键指标上持续突破。 我们正在寻找在搜推广建模、增量效果预估、因果推断与决策优化等方面有深厚积累的同学，共同打造业界领先的用户增长算法体系。 核心职责: 1. 用户理解: 基于手淘全面丰富的用户数据，构建手淘最细粒度的用户画像体系，探索大模型范式下的用户表征和兴趣建模，训练高精度CTR/CVR/GMV/LTV/LT等预估模型，让“未来价值”可预测、可运营。 2. 用户承接: 负责手淘核心增量人群（包括低活低购，闪购等）的推荐算法工作，通过全链路的推荐核心算法&策略优化（召回，粗排，精排，混排等）极致提升目标人群的个性化推荐效率；探索生成式推荐等创新范式在工业级大流量场景下的落地实践。 3. 智能推送：基于用户行为数据，构建高效的个性化推送与推荐模型，持续优化用户消息素材召回，排序，触达时机&频控以及消息智能文案的生成，提升消息触达用户的效率。 为什么选择我们？ ● 技术驱动增长：我们用最前沿的AI技术解决真实的亿级用户增长问题，每一次模型迭代都直接影响数千万用户的体验与平台核心指标； ● 丰富的数据与场景：覆盖搜索、推荐、广告、消息、权益等多个高维交互场景，提供极具挑战性的建模空间； ● 顶尖的算法氛围：团队汇聚来自国内外一流高校和企业的算法精英，持续输出高水平技术成果； ● 广阔的发展空间：参与从0到1的创新项目，主导关键技术方向，快速成长为领域专家或技术负责人。 如果你热衷于用算法改变用户体验，擅长从海量数据中挖掘增长机会，尤其是具备搜推广模型优化、因果建模、用户增量建模等方面的实战经验，欢迎加入我们，一起定义下一代用户增长范式！
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。
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；
DirectLLM是小红书内部面向各业务场景建设的大模型API服务产品，通过标准化API接口提供LLM/MLLM等大模型推理服务，致力于为AI应用开发者提供品类丰富、数量众多的模型选择，并通过API接口为其提供开箱即用、能力卓越、成本经济的模型服务，各领域模型的能力均可通过统一的API和SDK来实现被不同业务系统集成。 工作职责： 1、参与/负责大模型推理服务平台（MaaS）的架构设计、系统研发、产品研发等工作； 2、深入参与面向大模型场景的请求调度、异构资源调度、引擎优化等核心工作，实现千亿级Token并行推理平台； 3、为内部产品线提供解决方案，协助公司内用户解决大模型应用过程中业务在平台上的使用问题。
1、参与和负责支付宝核心推荐场景的算法研发与优化； 2、基于视频、直播、电商等形式的信息流推荐业务问题，负责召回/排序/异质内容融合等方向的算法工作，应用领域前沿技术持续提升用户的活跃度和满意度； 3、改进和研究推荐相关的基础算法模型如（超大规模模型、流量分配、多目标建模、超长序列、异构图表示学习、端云协同学习等方向），打造业界先进的推荐系统。