阿里巴巴LAZADA-算法工程师-供给域
任职要求
1、本科及以上学历，计算机科学或相关专业，有3年以上相关工作经验。 2、精通至少一种编程语言，如Python、Java，具备扎实的数据结构和算法基础。 3、熟悉推荐系统、搜索引擎或机器学习算法，有实际项目经验者优先。 4、具备良好的问题解决能力，能够独立分析和解决复杂的技术问题。 5、良好的团队合作精神，善于沟通，有在快节奏环境中推动项目的能力。 1、Bachelor's degree or above in Computer Science or a related field, with more than 3 years of relevant work experience. 2、Proficient in at least one programming language, such as Python or Java, with a solid founda…
工作职责
1、负责Lazada供给算法研发，提升智能发品、店铺智能客服或个性化体验，驱动业务增长。 2、设计和实施高效的算法解决方案，处理大规模数据，优化用户体验。 3、与产品、运营团队紧密合作，理解业务需求，通过算法创新解决实际问题。 4、持续监控和优化算法性能，确保系统的稳定性和效率。 5、跟踪业界算法趋势，推动技术升级，为业务发展提供技术支持。 1、Responsible for algorithm development on the Lazada supply platform, enhancing AI Listing, Lisa, or personalization experiences to drive business growth. 2、Design and implement efficient algorithmic solutions to handle large-scale data and optimize user experience. 3、Collaborate closely with product and operation teams to understand business requirements and solve real-world problems through algorithmic innovation. 4、Continuously monitor and optimize algorithm performance to ensure system stability and efficiency. 5、Stay up-to-date with the latest algorithm trends and drive technological advancements to support business development.
我们是淘宝闪购AI算法团队，工作涉及：外卖垂域大模型训练、Agent和AI产品创新、图片理解与生成、视频语音多模态等方面，围绕餐饮/零售/医药等业务，紧密支撑搜索、推荐、营销、用增、toB等多场景的AI需求。 具体职责包括但不限于： 1、参与大语言模型、AIGC(图片/视频)生成大模型、多模态模型工作，包括数据收集与处理、预训练和领域持续预训练、提示与指令设计、SFT与RL对齐、通用&应用能力的训练。 2、参与AI应用项目的研发工作，让AI能力落地取得收益，比如在智能搜索、导购体验、下单效率、AI点餐、图片素材、视频素材、创意生成等，支撑搜索/推荐/营销/用增/供给等多个场景。 3、具备一定的AI Infra能力，基于大模型底层训练平台和业界主流框架，来训练和调优模型。能够参与到底层模型工程团队的训练推理加速、资源优化等工作中，有CUDA算子优化经验者优先。 4、AI技术日新月异，对前沿技术敏感；能及时跟进并消化吸收前沿技术，将其转化为实际生产力，包括且不限于NLP、CV、搜推广营销等领域；有一定的学术能力，能跟业界、学界保持良好的交流。
用算法实现大规模客服人力资源的最优运作，做多目标的优化，涉及以下几个模块： 1. 时序预测：预测多种时间粒度的话务量，为人员招聘、培训、排班、调度提供依据 2. 智能排班：实现兼顾顾客、小二和平台等多目标多约束的人员上班安排 3. 实时调度：根据实时的顾客需求及人员供给，作出最优的调度决策 4. 动态薪酬定价：确定最优薪酬定价策略和参数，兼顾多方利益
负责主搜供给与机制算法，通过设计合理流量机制策略，建立商家、平台和消费者三赢的商业体系。方向包括但不限于： 1. 供给机制：新品冷启优化淘宝亿级新品的冷启打爆链路，通过满足用户新品需求带来大盘增量。技术包括潜力预估、流量规划、多级流量池助推等。商品速爆构建从选品反向招商到速爆的链路，通过机制撬动供给价格力带来大盘增量。技术包括品规挖掘、同款比价、Debias预估、欠曝品助推、Listwise聚单等。 2. 供给生态：通过优化价量模型与诊断反馈模型的准确性，达成用户价值和商家经营确定性的双赢。技术包括时序建模、因果推断、组合优化、MLLM等。 3. 调控算法：优化调控目标完成率/折损兑换比的机制系统，技术包括过欠曝预估、在线学习、请求级IPW预估、整页价值预估与生成等。 4. 长尾预估：优化无少行为商品预估准度，提升模型对长尾商品的泛化能力。技术包括域迁移、GNN、多模态、伪样本、大模型Agents等。 5. 供给链路：优化供给与机制独立通路，从平台视角综合考虑供给打爆与机制收益与损失。技术包括供给独立通路升级、混排LTR、供给价值与孵化损失预估等。
团队介绍：Data-抖音-直播团队，负责抖音、头条、西瓜、番茄等App的直播体裁基建和直播营收业务，直播体裁基建立足对边生产边分发时效性高的直播体裁的理解，结合多模态信号帮助理解动态的时间切片和长尾兴趣点，建立短视频域到直播域的兴趣迁移，在全场景分发直播体裁，满足用户看播需求并服务于营收、电商、生活服务、游戏等多业务。直播营收致力于为歌唱/舞蹈/弹奏/朗读/情感/户外等广泛的具有一技之长的普通人通过直播这个舞台被更多人看到获得收入，并满足用户多层次的精神消费和情感表达诉求，让优质内容供给持续增长反哺整个直播生态。 1、负责公司短视频业务算法工作，共同搭建业界领先的推荐系统； 2、深入理解业务和机器学习技术，优化模型&策略，持续提升推荐效果； 3、深入理解用户行为，结合数据挖掘等技术，优化用户创作和浏览等体验。