阿里巴巴阿里国际站-高级算法工程师/专家-搜推/大模型方向
任职要求
1. 计算机、电子工程、人工智能、数学或相关专业硕士及以上学历。 2. 硕士三年以上/博士两年以上工作经验,有推荐、搜索、广告等背景优先。 3. 熟悉机器学习原理与算法,能熟练运用分类、回归、排序和NLP相关模型解决问题。 4. 熟练掌握Java/C++/Python等中至少一门语言、具有扎实的数据结构功底和强悍的代码能力。 5. 有大规模深度学习、强化学习和大语言模型应用或研究背景优先。 6. 熟悉Bert、GPT3、R1等预训练模型,对模型训练、prompt设计、 instruct微调、Multi-Agent系统框架技术有深入了解的优先。 6. 在WWW、KDD、SIGIR、RecSys、WSDM等国际顶会发表过论文者优先。
工作职责
所在团队负责阿里国际贸易平台上的所有推荐产品,包括猜你喜欢、详情页推荐、个性化楼层等。团队通过大数据和深度学习建模,帮助平台上买卖家快速达成生意。来到这里,你将有机会深度接触到业界的计算平台和深度学习算法,并将算法技术转化为商业价值。具体地,你将有机会负责: 1. 用户画像、召回、排序和策略等模块的技术规划和算法设计,通过技术创新提升买卖家匹配效率。 2. 通过大规模深度学习和图学习,在面对数据稀疏和多国家多行业的情况下对用户实时兴趣、CTR预估、询盘和交易转化预估等问题建模。 3. 通过多样性和发现性策略,拓展用户需求,提升兴趣发现能力,进一步完善和提升推荐侧的产品价值。 4. 探索大语言模型+搜推的创新应用方向,LLM在推荐领域下的全链路建设,包括但不限于大规模的预训练、SFT、LoRA和RLHFL等技术,落地大语言模型+搜推的新的应用落地场景(如生成式推荐等)。
1.策略规划与架构:负责爆品团频道内的搜索推荐产品体系搭建与长期规划,明确不同业务阶段的策略重点和实施路径; 2.人货匹配策略:深入理解"外卖商品"和"爆品团商品"下的用户心智与货品特点,主导构建差异化的人货匹配模型策略。包括但不限于:用户意图识别、爆品挖掘与预测、实时个性化推荐等,确保"对的商品"在"对的时间"推荐给"对的人"; 3.流量调控与分配:设计并实施频道内的流量分配机制,包括新品冷启动策略、潜力爆品流量加持、尾部商品淘汰机制等,科学调控流量,最大化整体频道流量效率与ROI; 4.搜索策略优化:负责业务域内的搜索产品体验,优化Query理解、语义匹配、排序策略等,提升搜索满足率和转化效果,打造"一搜即得"的极致体验; 5.数据驱动与迭代:建立严密的数据监控和分析体系,敏锐洞察策略问题与增长机会,通过AB实验、用户调研等方式快速假设、快速验证、快速迭代,驱动策略持续进化; 6.高效协同:作为策略产品的核心枢纽,与算法、运营、研发、数据分析等团队紧密协作,精准定义问题,推动策略方案高效落地并产生业务价值。
岗位职责: 该职位通过大模型训练、Agent、RAG、N2SQL、NLP、语音处理等技术创新和突破,构建Agent通用平台、大模型训练平台等工具产品,同时支持对话机器人等垂直应用及智能产品的建设。欢迎敢于接受挑战的候选人加入我们,一起赋能企业客户。我们的研究方向包括但不限于: 1、通用大模型、推理大模型预训练、微调、强化对齐等技术的持续研究创新; 2、多语言大模型、领域大模型的训练技术研究与落地; 3、AI数据清洗、加工、合成、自动标注技术研究与落地; 4、文本机器人、语音机器人、质检机器人等客服域技术的研发与落地; 5、多Agent、RAG、N2SQL、自主决策等技术的研究与落地; 6、入呼大模型机器人、外呼大模型机器人研发经验;熟悉VAD, ASR, TTS等语音相关技术; 以上方向擅长其中1个即可
1. 主导和参与友盟创新产品的算法模型设计和研发,增强产品竞争力 2. 设计实现和优化算法模型的工程架构,实现模型在生产环境下的高性能推理和计算 3. 深度参与和实现对友盟海量数据的特征挖掘,设计良好的架构,高效使用数据,进行模型的优化