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阿里巴巴天猫淘宝海外-高级搜索算法工程师-杭州

社招全职2年以上技术类-算法地点:杭州状态:招聘

任职要求


1、硕士及以上学历,计算机科学或相关专业,有大型搜索、推荐及海量数据处理经验者优先。
2、精通算法数据结构,有扎实的机器学习深度学习理论基础,能够熟练使用深度学习框架,如PyTorch、TensorFlow等。
3、熟悉Bert、GPT等预训练模型,对模型训…
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工作职责


天猫淘宝海外,背靠淘宝数十亿商品,结合不同海外市场挖掘消费需求,为海外消费者提供精准、个性化的购物体验。在这里,你可以无限发挥你对海外用户和中国供给的数据洞察,通过AI连接全球优质用户和中国金子般的供给,为全球化业务贡献你的智慧和热情!

职位描述
1.研究多语言Query理解、商品理解和相关性算法,包括Query改写与扩展、Query类目预测、多语言语义相关性等;
2.升级召回算法,包括倒排索引检索、语义向量召回检索、个性化向量检索以及生成式商品检索等;
3.优化排序算法,包括用户超长行为序列建模、国家差异化建模、Transformer范式升级等;
4.迭代Query推荐,针对下拉、底纹等词导购场景,优化多语言query底池,升级Query排序模型等。
包括英文材料
学历+
算法+
数据结构+
机器学习+
深度学习+
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社招2年以上技术类-算法

天猫淘宝海外,背靠淘宝数十亿商品,结合不同海外市场挖掘消费需求,为海外消费者提供精准、个性化的购物体验。在这里,你可以无限发挥你对海外用户和中国供给的数据洞察,通过AI连接全球优质用户和中国金子般的供给,为全球化业务贡献你的智慧和热情! 职位描述 1.研究多语言Query理解、商品理解和相关性算法,包括Query改写与扩展、Query类目预测、多语言语义相关性等; 2.升级召回算法,包括倒排索引检索、语义向量召回检索、个性化向量检索以及生成式商品检索等; 3.优化排序算法,包括用户超长行为序列建模、国家差异化建模、Transformer范式升级等; 4.迭代Query推荐,针对下拉、底纹等词导购场景,优化多语言query底池,升级Query排序模型等。

更新于 2026-04-07杭州
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社招2年以上技术类-算法

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。

更新于 2025-08-11北京|杭州|广州
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社招技术类-开发

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;

更新于 2025-04-02北京|杭州
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社招3年以上技术类-算法

所在团队负责阿里国际贸易平台上的所有推荐产品,包括猜你喜欢、详情页推荐、个性化楼层等。团队通过大数据和深度学习建模,帮助平台上买卖家快速达成生意。来到这里,你将有机会深度接触到业界的计算平台和深度学习算法,并将算法技术转化为商业价值。具体地,你将有机会负责: 1. 用户画像、召回、排序和策略等模块的技术规划和算法设计,通过技术创新提升买卖家匹配效率。 2. 通过大规模深度学习和图学习,在面对数据稀疏和多国家多行业的情况下对用户实时兴趣、CTR预估、询盘和交易转化预估等问题建模。 3. 通过多样性和发现性策略,拓展用户需求,提升兴趣发现能力,进一步完善和提升推荐侧的产品价值。 4. 探索大语言模型+搜推的创新应用方向,LLM在推荐领域下的全链路建设,包括但不限于大规模的预训练、SFT、LoRA和RLHFL等技术,落地大语言模型+搜推的新的应用落地场景(如生成式推荐等)。

更新于 2025-09-23杭州