阿里巴巴淘天算法技术-搜索流量机制算法-杭州
任职要求
1. 计算机、数学、统计学或相关专业硕士及以上学历，2年以上算法研发经验，具备互联网大厂或AI公司背景者优先； 2. 精通Python/Java/C++中至少一门编程语言，熟悉主流深度学习框架，具备扎实的算法基础和工程实现能力； 3. 熟悉推荐系统、广告算法或搜索排序技术，在CTR/CVR预估、用户画像建模、特征工程等领域有实战经…
工作职责
1. 负责电商搜索场景的流量机制与规划算法设计，通过优化搜索流量机制提升用户搜索体验、点击率及转化率； 2. 基于机器学习、深度学习和强化学习技术，构建用户意图建模、点击率预估（CTR）、转化率预估（CVR）等核心算法模型，推动A/B测试及效果分析； 3. 参与流量机制的全链路开发与迭代，包括数据处理、特征工程、模型训练、线上部署及性能调优，优化算法效率与业务指标（如流量分配合理性、流量投入产出比）； 4. 结合业务场景需求，探索前沿算法（如多模态处理、因果推断、运筹优化）的落地应用，推动搜索技术在电商领域的创新。
1.结合餐饮业务特性，通过数据分析、行业调研等方式，进行业务诊断和问题洞察，明确阶段性产品重点迭代方向； 2.负责搜索广告策略设计，通过相关性与召排策略优化、创意优化、机制设计等，完成广告收入和体验目标； 3.持续探索、完善搜索方向的指标体系、评估方法，异动分析下钻框架，并推动数据基建和核心看板建设； 4.协同搜索各渠道业务产运团队、算法团队、引擎团队，建立协作机制，推动项目落地，完成业务目标。
作为小红书电商算法团队的核心成员，你将深入参与“种草到拔草”的闭环建设，负责电商搜索、信息流推荐及流量分发机制的算法迭代。利用前沿的 AI 技术，在亿级流量场景下解决复杂的业务挑战，平衡用户体验与商业价值。 岗位职责： 1. 核心场景优化：负责电商搜索（Search）或信息流推荐（Feed）场景的算法研发，通过优化召回、粗排、精排及重排策略，提升 CTR、CVR 及 GMV 等核心业务指标。 2. 模型技术攻坚：深入研究和应用大规模稀疏模型、多任务学习（MTL）、序列建模、图神经网络（GNN）等深度学习技术；探索 LLM（大语言模型）在电商导购、意图理解及多模态内容生成中的落地应用。 3. 机制策略设计：基于运筹优化和博弈论思想，设计多目标融合排序机制，动态权衡用户体验（留存/互动）、商家生态（流量扶持/ROI）与平台收益，实现流量的最优配置。 4. 全链路提升：深入理解电商业务，从商品理解、用户画像构建到最终的交易转化，全链路优化“内容-商品-用户”的匹配效率。
1、负责TikTok Shop搜索场域营销增长，与UG、营销中台合作提升搜索的GMV、流量规模； 2、通过关键词营销/品牌合作等/看后搜运营以及搜索资源置换等，提升搜索核心指标； 3、数据驱动迭代，策略、实验、机制优化，达成增长目标； 4、跨团队协同（算法/运营/商家），推动项目落地。
负责滴滴国内业务搜索引擎算法优化，包括： 1、参与滴滴极具创新的搜索系统技术研究，挑战智能搜索领域的世界级问题，赋能滴滴全球网约车出行的核心搜推业务。 2、负责用深度学习重新定义地图检索，探索大模型在搜索上的应用落地，探索强化学习智能排序引擎的技术研发，研究无偏技术、冷启动技术与个性化搜索技术； 3、深入学习城市计算、相似性计算、搜索系统、自然语言处理等相关领域的前沿技术，包括LLM、Learning To Rank、Deep Learning、Reinforcement Learning等； 4、参与创新性技术研究，利用大规模地理数据改造传统搜索技术，推进AI技术发展。