阿里巴巴1688-推荐算法专家-大模型
任职要求
1.计算机/数学/统计学等相关专业硕士以上学历，3年以上推荐/搜索算法经验； 2.精通协同过滤、深度学习、强化学习等推荐算法，熟悉GraphNN、Transformer等模型在推荐系统的应用； 3.具备扎实的工程能力，熟练掌握Python…
工作职责
“我们正在构建下一代智能推荐引擎，重新定义人货场的数字化连接方式”，如果你对推荐算法创新充满热情，渴望用技术驱动万亿级市场的供需匹配效率，这里将是你施展才华的舞台。团队汇聚了搜索推荐、运筹优化、图计算等领域的顶尖人才，加入我们，见证技术如何重塑商业未来。 1.基于多源异构数据（搜索/点击/交易/内容），借助LLM挖掘用户显性需求与潜在意图的关联关系，构建用户需求图谱； 2.融合商品知识图谱与实时场景特征，构建跨品类、跨渠道的智能组货策略，实现"人-货-场景"的高效匹配； 3.设计多目标协同优化框架，探索生成式推荐新技术，平衡用户体验、商家效率与平台增长目标，建立可持续的推荐生态。
1. 负责饿了么搜索推荐算法的基础模型研发工作，包括店铺和商品信息流推荐、搜索结果页排序等，覆盖千万级DAU； 2. 基于业务问题，设计并实现推荐全链路算法模型，包括召回、粗排、精排、重排及混排等模块，搜索全链路算法模型，包括Query理解、召回、精排、重排等模块，持续迭代提升业务效果； 3. 跟踪国内外搜索推荐领域的最新进展，结合业务特点进行技术创新，推动算法模型的优化和升级； 4. 协同业务进行跨团队合作，与产品、运营等部门紧密合作，确保算法模型的有效落地和业务目标的达成。
负责高德共享出行业务核心的推荐算法建设、大模型技术落地等，包括但不限于： 1. 推荐算法方向：利用机器学习、深度学习等算法处理海量用户数据，进行高德打车全链路的推荐算法构建和迭代，包括多任务学习、多场景建模、序列推荐、因果推断建模、应答时长预测等； 2. 大模型方向：将大模型技术应用在打车核心链路上，包括多模态大模型、AIGC、PE、SFT、RLHF、高效推理等，提升平台效率和用户体验；
负责高德共享出行业务核心的推荐算法建设、大模型技术落地等，包括但不限于： 1. 推荐算法方向：利用机器学习、深度学习等算法处理海量用户数据，进行高德打车全链路的推荐算法构建和迭代，包括多任务学习、多场景建模、序列推荐、因果推断建模、应答时长预测等； 2. 大模型方向：将大模型技术应用在打车核心链路上，包括多模态大模型、AIGC、PE、SFT、RLHF、高效推理等，提升平台效率和用户体验；
1.负责大模型/多模态/AIGC创意生成等相关算法在商卡中的算法迭代优化； 2.负责导购场景的query分发包括召回、排序、query理解工作; 3.负责创意优选排序工作，对创意进行ctr、cvr模型优选工作； 4.负责相关算法的工程落地，关注相关技术的前沿探索和研究。