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阿里巴巴淘天算法技术-流量机制算法工程师-杭州*

社招全职2年以上地点:杭州状态:招聘

任职要求


1. 硕士及以上学历,计算机、数学、统计学等相关专业,2年以上算法研发经验,有头部互联网公司或知名AI企业背景者优先;  
2. 代码能力扎实,精通Python/Java/C++中至少一门语言,熟练掌握机器学习、深度学习、强化学习等技术;
3. 具备电商搜索、推荐系统或广告算法实战经验,熟…
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工作职责


团队介绍
淘宝搜索是阿里巴巴亿级用户交易的核心引擎,也是全球电商领域技术创新的风向标。在这里,你将:
1、深度参与大模型与电商搜索的全场景融合:从LLM、多模态大模型(MLLM)到强化学习(RL),探索技术无人区。
2、定义电商搜索的技术范式:推动SKU引擎、超大规模索引、用户意图理解等技术的突破。
3、打造亿级用户产品:你的代码将直接影响数亿消费者的购物体验与千亿级GMV的达成。
核心方向:大模型驱动的电商搜索革命

1. 负责淘宝搜索算法的设计与优化,针对新品引入、下沉市场用户行为及流量分发机制,提升搜索用户体验与商业价值;  
2. 研究并实现用户画像建模、搜索排序策略及细分场景(如长尾商品、低线城市用户)的精细化推荐算法,优化点击率与转化率;  
3. 参与搜索流量机制的建模与迭代,结合大数据分析与机器学习技术,推动搜索系统效率指标提升;  
4. 冷启和下沉人群模型构建,包括但不限于生成式召回/LLM4ranking 等。
5. 跨产品、数据、工程多团队协作,通过完备的实验验证算法效果,并推动技术方案在生产环境的落地与持续迭代。
包括英文材料
学历+
算法+
Python+
Java+
还有更多 •••
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社招1年以上

负责淘宝搜索供给与机制算法,通过设计合理流量机制策略,建立商家、平台和消费者三赢的商业体系。方向包括但不限于: 1. 运营动作预估:通过因果推断、反事实预估等能力,优化诊断反馈模型的准确性,与流量机制结合,达成用户价值和商家经营确定性的双赢。技术包括因果推断、uplift预估、组合优化、MLLM等; 2. 供给诊断:通过设计合适的流量机制、静态商品理解等方式,客观评估商品效率,构建从价格、图文、服务、销评等商品理解体系; 3. 商品运营agent:从平台视角建立商品全生命周期的运营计划建议,简化商家运营成本,达成双赢,技术包括定价、大模型Agents等。

更新于 2025-09-01杭州
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社招1年以上

负责主搜供给与机制算法,通过设计合理流量机制策略,建立商家、平台和消费者三赢的商业体系。方向包括但不限于: 1. 供给机制:新品冷启优化淘宝亿级新品的冷启打爆链路,通过满足用户新品需求带来大盘增量。技术包括潜力预估、流量规划、多级流量池助推等。商品速爆构建从选品反向招商到速爆的链路,通过机制撬动供给价格力带来大盘增量。技术包括品规挖掘、同款比价、Debias预估、欠曝品助推、Listwise聚单等。 2. 供给生态:通过优化价量模型与诊断反馈模型的准确性,达成用户价值和商家经营确定性的双赢。技术包括时序建模、因果推断、组合优化、MLLM等。 3. 调控算法:优化调控目标完成率/折损兑换比的机制系统,技术包括过欠曝预估、在线学习、请求级IPW预估、整页价值预估与生成等。 4. 长尾预估:优化无少行为商品预估准度,提升模型对长尾商品的泛化能力。技术包括域迁移、GNN、多模态、伪样本、大模型Agents等。 5. 供给链路:优化供给与机制独立通路,从平台视角综合考虑供给打爆与机制收益与损失。技术包括供给独立通路升级、混排LTR、供给价值与孵化损失预估等。

更新于 2025-11-11杭州
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淘宝搜索供给算法团队是淘天集团内专注于创新和优化供给效率的核心团队。我们的任务是通过持续攻关从供给到流量策略最终回归用户价值的供给策略,以降低全链路的交易成本,最大化交易剩余价值提升经济效率,进而推动电商平台的商业成功。这一关键角色中,您将参与淘宝供给的核心策略研究,特别是专注于电商价量效应、需求规模、定价以及AI诊断等创新领域。该职位要求理解深度学习的工作原理与供应链的相关知识背景,在运筹规划、大语言模型、多模态等技术方面有突出贡献。作为团队的核心成员,您将不仅要在您的直接工作领域推动技术突破,还要与其他方向的团队(包括流量分发、商品理解、广告出价等)进行全链路联动,共同推进平台商品供给在结构性上的重要突破。 1. 核心模型研发与创新: 负责淘宝主搜的核心算法研发,主导设计和优化面向电商场景的价量、组合效应、定价连续决策、运筹规划等深度任务。创新研究Agentic AI、多模态(文图、视频)、生成式调控等前沿方向,从模型层面根本性地提升供给履约确定性、商家经营体感与用户消费体验。 2. 电商知识资产构建: 主导构建电商领域的高质量多模态数据飞轮。通过知识库建设、主动学习、数据挖掘和智能标注等手段,持续迭代和优化数据质量,为大模型的训练和迭代提供核心“燃料”,沉淀公司级的电商知识数据资产。 3. 供给生态洞察与实践:深入理解商家成本结构优化在平台流量策略下交付用户消费体验的全流程。建立一套数据导向、科学的、完备的供给优化方法论。以多方共赢的视角设计下一代供给策略的优化方案,确保技术的价值导向。 4. 前沿技术探索与应用: 密切追踪LLM(大语言模型)、MLLM(多模态大模型)、Agentic AI等领域的最新技术进展。快速进行技术预研、验证,并将其创造性地应用于电商搜索业务中,解决实际问题。在应用基础上进行技术创新,鼓励发表高水平论文、申请技术专利,构建团队在行业内的技术影响力。 我们提供 1. 高空间的舞台: 真实、海量、复杂且高价值的业务场景,让你的技术才能得到最大程度的发挥。 2. 前沿的技术挑战: 直接参与并定义最前沿的供给策略,与行业顶尖人才共同攻克最具挑战性的技术难题。 3. 充足的资源支持: 丰富的计算资源与数据资产,以及鼓励创新和试错的文化氛围。 4. 清晰的成长路径: 完善的职业发展体系和技术晋升通道,支持个人在技术深度和业务广度上的持续成长。

更新于 2026-04-02杭州
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社招2年以上

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更新于 2026-04-02杭州