阿里巴巴阿里妈妈-流量机制产品经理-北京/杭州
任职要求
1、了解互联网广告，对电商推荐/广告等行业领域熟悉，具备互联网广告流量机制方向工作经历。
2、具备与用户产品/广告算法/工程/运营等团队顺畅沟通的能力，有成功的与策略机制相关的系统设计和落地工作经验。
3、优秀…工作职责
1、负责淘内推荐类广告流量机制的产品设计，在平衡用户体验/客户价值/业务目标的前提下，提升平台商业化营收。 2、与淘内多个业务方紧密协同，了解各业务前沿发展动态，敏锐挖掘新增商业化价值。 3、独立完成较为复杂的业务及实验数据分析，以数据驱动、目标导向、强执行力推动策略落地。 4、关注行业变化、竞品动态、用户习惯和商家经营发展变化，探索广告变现创新模式。
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。
工作内容 1. 支持唯品会电商日常好货好价商品培育，新品成长，大促活动流量分发工作； 2. 对商家、商品、品牌、用户行为做深入理解分析，优化货品、流量策略，制定针对性算法优化流量效率。 3. 利用大规模机器学习算法，深化召回、CTR/CVR模型优化，在线控制算法等，引入强化学习、多目标学习、迁移学习 等前沿技术，解决多任务多目标约束下的流量效率最大化问题。 4. 构建全域流量协同策略，整合搜索、推荐、跨场景流量， 设计全域流量算法框架 ，实现多场景用户触达与转化效率最大化； 5. 理解电商业务知识，参与业务规则制定和流量策略优化，通过流量机制算法策略达成公司层面战略目标。
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. 负责淘宝推荐系统的核心机制策略设计与优化，包括但不限于用户兴趣理解、分人群排序机制、推荐频率策略、多样性调控等全链路策略，提升推荐精准度与用户满意度。 2. 主导用户体验策略研究，结合用户行为数据与反馈，优化推荐结果的相关性、新颖性、时效性等维度，平衡用户体验与平台目标。 3. 探索大模型在推荐场景的落地应用，如基于大模型的用户兴趣理解、用户体验评估、个性化交互优化等，推动推荐技术的前沿突破。 4. 与产品、数据、工程团队紧密协作，将策略方案转化为可落地的技术方案，通过AB实验验证效果并持续迭代。 5. 跟踪推荐领域前沿技术与行业动态，结合业务场景进行创新探索，沉淀技术方法论与工具，提升团队算法能力。