阿里巴巴淘天算法技术-商品推荐算法-北京/杭州
任职要求
1、计算机、软件、数据相关专业，熟悉常用的机器学习算法，熟悉召回、排序等领域的算法模型； 2、在搜索、推荐、广告等大规模分发系统，有算法升级迭代经验； 3、具备优秀的编码能力，熟练使用Java/C++/Python其中任一编程语言，有PyTorch/TF…
工作职责
我们是淘天集团-淘宝用户算法团队，专注于通过外投广告算法、商品推荐算法、权益算法、消息推荐算法，为淘宝用户带来更优质的体验，提升获客效率、增量GMV/LTV。核心职责包括： 1. 互动场域的商品推荐算法：互动是订单和GMV的高增量场景，需要主导大规模个性化推荐系统的迭代升级，包括大规模召回、排序模型、混排机制等策略，迭代百亿参数级别的排序模型，不断提升系统性能、用户体验，提升推荐场景的业务核心指标。 2. 消息推荐算法优化：深入理解消息推荐业务，运用择机算法、召回策略、排序和关闭率模型，推动消息推荐系统的持续优化，提升用户体验和业务核心指标。 3. 前沿技术应用：通过序列建模、迁移学习、图模型、多目标建模等先进技术，提升算法的效率和准确性，驱动算法模型的持续创新与优化。
我们是淘天集团-淘宝用户算法团队，专注于通过外投广告算法、商品推荐算法、权益算法、消息推荐算法，为淘宝用户带来更优质的体验，提升获客效率、增量GMV/LTV。核心职责包括： 1. 用户增量建模: 负责构建并持续迭代手淘的用户画像，构建用户维度的全网基础模型，持续升级迭代LT/LTV增量建模，提升模型预估准度。 2. 运筹优化建模：负责给定约束条件下的权益优化问题建模和求解，构建通用的多目标因果推断uplift模型，持续提升手淘增量ROI。 3. 红包等权益算法：包括互动场域红包、平台红包、优惠券等算法。
我们是淘天集团-淘宝用户算法团队，专注于外投广告算法、商品推荐算法、权益算法、消息推荐算法，为淘宝用户带来更优质的体验。核心职责包括： 1. 用户增量建模: 负责构建并持续迭代手淘的用户画像，构建用户维度的全网基础模型，持续升级迭代LT/LTV增量建模，提升模型预估准度。 2. 广告投放: 主导设计和优化渠道广告RTB/RTA投放策略，开发精准的用户增量来访及转化模型，包括用户理解、商品素材召回、CTR模型、CVR模型等核心算法。 3. 出价机制：包括shading、pacing、因果推断uplift建模、多目标出价建模等，实现对竞价策略的全面优化。 4. AIGC驱动的广告素材理解及生成：运用AIGC技术，自动化生成并优化外投广告素材，结合用户画像与个性化推荐模型，实现更具吸引力的创意生成，构建多模态的素材特征，提高素材与目标用户的匹配度，提升广告预估效果。 5. 前沿技术应用：通过序列建模、迁移学习、图模型、多目标建模等先进技术，提升算法的效率和准确性，驱动算法模型的持续创新与优化。
1、负责多模态 & 大模型在商品领域落地项目，涵盖商品内容理解&结构化/商品质量甄别/商品标题/图片生成/同款识别等任务。 2、负责商品检索相关的计算机视觉算法的创新和研究，包括但不限于：目标检测、图像分类、图像表征、图像校正与增强等相关算法研究。 3、负责商品知识库构建&知识标准化等工作。 4、负责跟踪业界前沿NLP&CV技术进展，寻找有价值的科研问题，开展前沿算法的研究工作，推进技术进步； 5、负责理解业务需求，进行针对性的研究算法，面向电商场景落地，发挥算法在实际应用中的价值。
1.负责88vip会员业务的多个场景的人群挖掘、权益/商品推荐算法优化工作，包括但不限于会员中心、月卡/积分频道、大促营销活动算法优化等。 2.负责高净值用户的需求理解，为多个业务场景提供高净值用户画像和应用的服务落地，包括但不限于频道、交易等链路的触达和个性化优化 3.在潜客洞察和挖掘、续卡用户挽回等业务场景通过大规模机器学习/深度学习技术，进行模型的持续优化和效果提升。 4.在权益算法方面通过探索Uplift、强化学习等技术 在权益、优惠券和红包分层触达用户，带来钱效提升