阿里巴巴数字零售技术部-高级算法工程师(物流业务产技)-杭州
任职要求
1、硕士及以上学历,计算机科学、数据科学、运筹学、工业工程等相关专业优先。 2、熟悉机器学习、深度学习、大模型领域知识,了解回归预测、时序预测问题,有扎实的数据结构和算法基础。 3、掌握使用SQL类语言的数据处理能力;精通Python、Java或C++语言,熟悉PyTorch/TensorFlow等机器学习框架,可自主实现从0到1建模,以及模型调优与调用。 4、1年以上相关工作经验,有成功实施的算法项目经验优先。 5、具备良好的团队合作精神,善于沟通,有独立解决问题的能力。
工作职责
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。
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。
1.负责阿里巴巴海外数字商业全球流量核心入口网关的需求方案分析、开发与维护; 2.负责网关架构云原生ingress开发; 3.构建、优化国际化网关开发运维体系。
1.负责阿里巴巴国际事业部数据体系的建设,通过数据+算法+工程化,赋能业务,提供全链路、可分析的业务服务能力;可识别、可洞察的算法服务能力;配置化、可复用的数据技术能力;更直观、更具指导性的产品化能力 2.建设集团核心的数据资产,数据业务与新零售业务深度结合,提供人群运营、商品管理、品类运营、内容运营、线上线下联动运营等数据服务,利用数据、分析、算法、产品化等数据能力,为集团新零售场景提供数据服务化、数据业务化的整套数据及产品解决方案 3.建设数据中台的数据稳定性体系,建设丰富的技术+业务元数据,完善数据引擎和服务,聚焦在保障手段线上化、服务化和保障策略可演练这两个场景的开发;结构化业务场景,抽象通用业务逻辑,沉淀可复用的数据洞察能力,通过模版化和组件化提升数据架构扩展性,从而支持数据产品的快速迭代和横向扩展