阿里巴巴数字零售技术部-算法工程师-用户增长方向

AliExpress广告算法团队负责搜索推荐广告的召回、排序优化 1. 设计和优化推荐广告业务下排序模型和后链路重排等，提高用户体验和业务效果 2. 利用最新的LTR、多任务学习、多模态技术、超长序列建模和图神经网络等技术在相关领域的进行应用和创新 3. 探索大模型在电商推荐领域排序方向的应用 4. 深入理解用户行为和业务特点，分析业务增长点，推动业务进展并落地 5. 持续跟踪业界最新算法趋势，推动整体系统的创新和升级

1、负责搜索推荐系统的算法设计与优化，提升用户搜索和推荐的精准度与满意度。 2、研究和应用深度学习、强化学习、大模型等技术，优化算法包括但不限于，个性化召回&排序算法、全链路策略机制算法、Query理解和商品相关性优化。 3、参与系统架构设计，确保算法在大规模数据和搜推多场景下有效。 4、与产品和数据团队紧密合作，通过数据驱动优化业务策略和算法模型，解决关键业务问题，提升用户转化和留存。 5、跟踪业界最新技术动态，推动搜推技术的创新和应用。

团队介绍： 供应链产技团队负责阿里海外零售供应链的建设和优化，业务覆盖全球，支持了千亿级别的零售行业、以及数以千万计的商品。我们利用世界领先的ERP系统和库存管理技术，帮助客户管理库存，提高配送效率，保障订单准时送达，提升广大消费者的购物和服务体验。我们还拥有先进的履约和供应链技术，帮助客户精细化管理每一个环节，从而助力商品能够实现全球畅销。在这里，你将和我们一起，采用领先的数字化及人工智能等技术持续解决商业活动中的现实问题，不断创造价值，为消费者带来更加美好的体验！ 1、负责核心仿真系统的设计和研发工作，确保仿真系统的高性能、高可用性和稳定性。 2、参与业务仿真项目的需求分析和设计讨论，为业务提供仿真建议和仿真方案。 3、解决复杂的技术问题，对现有系统进行优化，提升系统效率和用户体验。 4、与团队成员紧密合作，分享技术知识，推动技术创新和应用实践。 5、跟踪业界新技术动态，评估新技术对现有系统的潜在影响，适时引入。

依托阿里巴巴集团强大的技术生态，基于菜乌深耕多年的物流供应链产品技术中后台，搭建具备跨境出口业务特色的小包裹物流履约产品技术体系。 通过对接全链路各环节的物流资源，搭建C2G全球网络。基于信息流高效协同“揽收、调拨、集运、组包、配舱、清关、卡班运输、未端派送、逆向退回等”各物流环节，提供“优先、标准、简易、经济等”各样时效等级的物流产品与解决方案，完成前台电商供应链的物流需求履约。 通过工程、数据、算法的结合，对包裹可达计算、线路路由、订单分配、大包配舱、时效预测、异常管理等环节进行辅助与优化，助力提供具备一定成本、时效优势，服务稳定的物流服务。 1、针对跨境物流的计划场景，做单量中长期预测、包裹全链路时效预测等预测算法，制定合理、有效并具有一定创新性的技术解决方案。 2、深入理解业务特性，参与大数据分析和挖掘，与业务方做深度的交流与协同。将算法应用到实际场景，解决复杂业务问题。 3、持续优化预测算法效果，保障在日常以及大促期间的业务使用体感，适应业务的快速发展和变化。 4、在基础技术之外，跟踪业界最新算法趋势，尝试大模型等新型AI技术在预测算法中的应用，确保技术领先进性。