阿里巴巴淘天集团-数据科学专家-杭州
社招全职3年以上地点:杭州状态:招聘
任职要求
1. 统计学、数学、计算机、运筹学、经济学等相关专业本科及以上学历,5年以上头部互联网公司数据科学、算法或 AI 应用研发经验,具备电商、广告、推荐系统或用户增长背景者优先。 2. 精通 A/B Testing 全流程管理和复杂实验方案设计,熟练掌握多种因果推断方法,具备在大促、价格策略等非实验场景下进行离线因果评估的实战经验。 3. 扎实掌握机器学习与建模技术,包括时序预测(Prophet/DeepAR)、Uplift、图神经网络、多目标优化等,能结合业务目标完成特征工程、模型调优与效果验证。 4. 熟悉 LLM 应用开发范式,有 LangChain / LlamaIndex / Semantic Kern…
登录查看完整任职要求
微信扫码,1秒登录
工作职责
1. 聚焦“科学度量 + AI 决策”,基于 LLM + Agent 架构,构建 AAAS(Agent as a Service)能力,在用户增长、搜索推荐、营销策略、行业运营、广告商业化等核心场景中,打造从语义理解、分析洞察、科学评估和策略输出的A2A解决方案帮助业务核心指标增长。 2. 主导 MASS(Method as a Service)体系建设,将实验分析、因果推断(PSM/DID/SCM/Causal Forest)、时序预测、波动归因、Uplift Modeling、Lookalike、流量仿真等经典数科方法论封装为标准化、可复用的计算引擎与 API 服务,提供高置信度的离线评估与在线诊断能力。 3. 负责 KASS(Knowledge as a Service)数科知识库建设,沉淀业务语义、分析标准、方法选型、策略生成,构建结构化向量知识库与领域知识图谱,攻克复杂实验场景下的因果识别难题,优化 RAG 检索效果,为上层 Agent 提供准确、可解释、可追溯的推理依据。 4. 推动全域科学决策标准落地,主导淘天统一的数据口径、实验设计规范、方法选型与策略推全标准和机制建设。
包括英文材料
学历+
数据科学+
https://roadmap.sh/ai-data-scientist
Step by step roadmap guide to becoming an AI and Data Scientist
算法+
https://roadmap.sh/datastructures-and-algorithms
Step by step guide to learn Data Structures and Algorithms in 2025
https://www.hellointerview.com/learn/code
A visual guide to the most important patterns and approaches for the coding interview.
https://www.w3schools.com/dsa/
推荐系统+
[英文] Recommender Systems
https://www.d2l.ai/chapter_recommender-systems/index.html
Recommender systems are widely employed in industry and are ubiquitous in our daily lives.
因果推断+
https://web.stanford.edu/~swager/causal_inf_book.pdf
How best to understand and characterize causality is an age-old question in philosophy.
机器学习+
https://www.youtube.com/watch?v=0oyDqO8PjIg
Learn about machine learning and AI with this comprehensive 11-hour course from @LunarTech_ai.
https://www.youtube.com/watch?v=i_LwzRVP7bg
Learn Machine Learning in a way that is accessible to absolute beginners.
https://www.youtube.com/watch?v=NWONeJKn6kc
Learn the theory and practical application of machine learning concepts in this comprehensive course for beginners.
https://www.youtube.com/watch?v=PcbuKRNtCUc
Learn about all the most important concepts and terms related to machine learning and AI.
特征工程+
https://www.ibm.com/think/topics/feature-engineering
Feature engineering preprocesses raw data into a machine-readable format. It optimizes ML model performance by transforming and selecting relevant features.
https://www.kaggle.com/learn/feature-engineering
Better features make better models. Discover how to get the most out of your data.
大模型+
https://www.youtube.com/watch?v=xZDB1naRUlk
You will build projects with LLMs that will enable you to create dynamic interfaces, interact with vast amounts of text data, and even empower LLMs with the capability to browse the internet for research papers.
https://www.youtube.com/watch?v=zjkBMFhNj_g
还有更多 •••
相关职位
社招5-10年J0014
1、建立并完善迭代风险相关模型,赋能生态治理策略体系,指标驱动商业生态与体验; 2、系统化管理指标体系,长期追踪监测指标并做异动归因分析,协助核心指标的如期达成; 3、持续迭代数据相关基础建设,打造适应业务发展的高效率数据科学工具; 4、挖掘并量化安全性指标,验证指标间的勾稽关系,寻求增长、风控、体验、效率间的最优解; 5、周期性业务复盘,将关键数据分析结果转化为有效的业务洞察或经营决策依据,向决策及协同团队清晰呈现。
更新于 2026-02-10北京
社招3-5年J0006
1、策略输出:为市场侧活动提供的热点事件&货品方向研究、人群挖掘策略、问题诊断等方向的策略研究; 2、业务支持:支持市场侧活动的落地,验证前置策略有效性和后期迭代,为后续活动提供准确的策略度量; 3、数据科学:基于商业化、电商、内容等多方向数据下探,打造科学度量的分析模型,为活动标准化验证提供支持。
更新于 2025-12-26北京
社招5年以上技术类-数据
1、负责洞察和分析海量数据,深入理解和洞察蚂蚁公益和小游戏产品矩阵的用户需求,设计数据服务解决方案,探索增长机会,助力业务模式和产品不断创新; 2、负责精细化分析用户互动行为,构建公益和小游戏产品的用户画像,通过因果推断、动线挖掘、模型预测等方法,精细化理解经营需求,优化产品功能和用户体验,促进业务增长; 3、负责通过AB实验设计、因果推断、深度学习等手段,量化运营策略效果和价值,科学评估运营手段,为业务决策提效。
更新于 2026-07-16上海