阿里巴巴智能算法产品事业部-用增外投广告算法-杭州/北京
任职要求
1. 熟悉推荐系统或广告系统的核心流程，掌握召回、粗排、精排等关键环节的建模与优化经验； 2. 具备大模型SFT（Supervised Fine-Tuning）应用经验或多模态模型应用（文本生成，图像生成等）项目经验； 3. 具备扎实的编码能力，精通至少一种编程语言，如JAVA、Python等，熟练使用 TensorFlow 或 PyTorch 框架进行模型开发、训练与部署； 4. 关注行业前沿技术应用和学术界较新理论突破，…
工作职责
1. 负责手淘外投广告场景的算法优化工作，包括召回、粗排等投放漏斗的模型优化； 2. 生成式召回：利用大模型的世界知识能力结合多维度信息在外投场景增强对用户的理解，通过生成式的方式实现优选素材召回。 3. 利用大规模机器学习算法对用户兴趣建模和商品/素材表征学习，提升超大规模外投场景的召回效率； 4. 深入理解外投的业务特点，结合素材理解，广告位理解，标题生成等方向，挖掘算法驱动业务的增长点，并推动落地； 5. 负责研究和推动广告位冷启动&素材冷启动，热品挖掘等在外投中的探索与应用。
1、多分数最优化算法设计：负责搜索排序机制中的多目标、多分数优化算法设计，围绕相关性、转化效率、用户体验、商业收益、供给生态、流量公平性等目标，实现多目标帕累托最优解。 2、AI Agent for Strategy 实现自动化动态流量分配：负责构建面向搜索策略优化的 AI Agent 系统，将 LLM 的推理、规划、工具调用和自动执行能力应用到搜索机制策略迭代中，提升策略诊断、参数搜索、实验设计和效果分析的自动化水平。
1、行业深耕与策略制定：深度洞察用户在细分行业的搜索意图，基于行业和品类差异特性定义行业搜索gmv的核心问题，挖掘行业增长机会点，综合定制行业搜索运营策略（包含但不限于搜索导购产品创新、策略机制设计等）。 2、跨部门协同与项目驱动：作为行业核心接口人，对内协同搜索内部PD、算法、开发等职能，对外协同垂直行业团队，将核心策略转化为落地可执行项目，作为项目负责人推动行业策略落地，并对项目的最终业务结果负责。 3、数据洞察与实验设计：熟悉运营数据工具进行分析，监控业务健康度并快速定位问题；设计并评估A/B实验、严谨复盘策略有效性，并持续迭代优化，沉淀可复用的行业运营方法论。 4、产品能力建设：积极参与并贡献团队横向平台能力建设（包括但不限于query分类体系、ai工具优化等），结合提升运营工作效率。
1. 研究LLM如何赋能电商场景下的个性化CTR/CVR预估，利用模态对齐、用户行为CoT等技术手段让LLM的推理能力、通用知识等赋能于线上预估模型，捕捉用户更精准的个性化实时意图，实现更精准的人货匹配； 2. 设计有效的scale-up能力的CTR/CVR预估方案，包括样本、特征和结构等多个维度高效Scaling Up，提升搜索精排模型的个性化表达能力和在线成交效率。 3. 负责模型 Scaling-Up 过程中Infra工作，包括但不限于训练、推理和链路优化，支撑更大模型、更复杂特征和更高实时性的主搜排序系统，推动先进技术成果的规模化落。
1. 搭建素材供给与分发效率的数据指标体系，通过结构化归因定位供给瓶颈和效率洼地，关注内容生态的多样性与健康度，保障生态的长期可持续； 2. 面向商家与创作者输出运营方法论及实操指南，设计分层培训与赋能方案，结合任务体系和激励机制拉动供给质量持续提升； 3. 负责推荐场域的素材质量运营，深入理解淘宝用户的内容消费偏好，挖掘图文、短视频、直播等素材形态的种草特征与转化驱动力，定义并持续迭代素材质量评估分级体系； 4. 推动AI能力在素材评估、智能审核、商家工具等场景的落地应用，将运营方法论转化为可复用的系统能力，提升运营效率与规模化水平。