阿里巴巴1688事业部-高级推荐算法工程师-搜推算法
任职要求
1、计算机科学、数学等相关专业；编程基础扎实，熟悉常用算法和数据结构，具备良好的变成开发经验； 2、熟悉推荐领域的框架和工具，2年以上推荐或搜索相关排序&策略算法的相关经验，有推荐行业经验优先； 3、具备一定的工业界实际业务算法经验，从事过推荐，内容，搜索等相关算法领域工作，熟悉常用的机器学习和深度学习模型，对LLM模型有经验，有业界顶会论文发表优先。 4、有足够兴趣和热情愿意投身实际业务场景中解决真正有价值的业务问题，良好的沟通能力和团队协作意识、工作有激情、有创新意识。
工作职责
具体职责包括但不限于： 1、负责深度学习、搜索推荐、自然语言处理领域的技术研发工作；负责1688推荐产品相关的召回，排序，策略等算法的设计和技术规划，直接上手迭代APP首页推荐算法。 2、负责推荐领域前沿问题的探索与研究，包括结合LLM&多模态技术在未来推荐实际应用场景的落地，提供全面的技术解决方案。 3、负责多场景的用户表征学习，兴趣发现性推荐，内容冷启等场景内的应用落地，对整个推荐系统架构进行迭代升级。 4、负责提供分人群行业化的增长策略，沉淀行业解决方案，协助拓展业务边界，非常适合有较强业务sense的同学。
1.负责美团-团购频道的搜/推算法策略迭代，优化用户搜推体验，提升频道转化率； 2.应用大规模机器学习算法，优化查询理解、相关性、召回、粗排、精排、重排等算法模块； 3.深入思考产品业务价值，参与制定及落实团队在技术、业务等多维度演进方案； 4.与前后端工程、产品、数据等团队密切合作，实现高质量的产品和解决方案。
1. 搜索召回算法：基于多模态&LLM大模型等能力，设计和优化1688搜索召回模块；负责文本query理解和改写；设计和优化分人群的多路召回差异化协同机制，并建立召回迭代的评价指标； 2. 搜索排序算法：设计和优化1688搜索排序下的转化率精准预估任务；深入研究全域用户行为建模、全域迁移学习任务、多模态技术方向在排序的应用；设计和优化1688搜索排序框架，围绕长期用户价值对1688排序模型的目标进行设计和优化； 3. 搜索流量机制：负责1688搜索机制策略创新和优化，包括商业化机制策略和用户增长策略的方案设计和落地，分渠道精细化优化用户的留存和活跃； 4. 搜索基础算法：在1688搜索样本和数据特征上进行精细化处理，提升模型效果的上限，通过召回/粗排/排序的模型优化和一致性提升等方式对搜索全链路进行迭代。
1、参与搜索、推荐、AI领域产品需求分析、设计评审、制定测试计划，执行测试； 2、参与搜索、推荐、AI领域模型测试与效果评估，建设工具持续提高评测质量和效率； 3、大模型技术应用，借助大模型提升测试效率，如搜索问题分析、自动化用例生成、智能标注等； 4、有一定的产品思维，能够根据算法效果、不同反馈等挖掘产品体验问题，持续输出产品优化意见； 5、优化团队持续集成建设、自动化建设、性能测试、故障演练、变更管控等常用的测试手段，提升测试效率。
1、将传统的搜推算法与生成式大模型相结合，负责优酷及相关产品的搜索分发算法迭代，通过SUG、猜你想搜等为亿万用户进行搜索实体推荐 2、跟踪业界和学术界新进展，包括不限于生成式召回排序、多模态理解等工作，通过算法优化不断提升用户体验和促进业务发展 3、重视技术积累和建设，对标业界前沿的算法和框架，团队已有多篇顶会论文及创新专利发表