阿里巴巴淘天算法技术-外投广告算法-北京/杭州

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，致力于通过外投广告算法、商品推荐算法、权益激励算法及消息触达策略的深度融合，驱动淘宝用户的高效增长与长期价值提升。团队聚焦用户全生命周期管理，以大规模机器学习、序列建模、因果推断、运筹优化等为核心技术引擎，在获客效率、增量GMV和用户LTV等关键指标上持续突破。 我们正在寻找在搜推广建模、增量效果预估、因果推断与决策优化等方面有深厚积累的同学，共同打造业界领先的用户增长算法体系。 核心职责: 1. 用户理解: 基于手淘全面丰富的用户数据，构建手淘最细粒度的用户画像体系，探索大模型范式下的用户表征和兴趣建模，训练高精度CTR/CVR/GMV/LTV/LT等预估模型，让“未来价值”可预测、可运营。 2. 用户承接: 负责手淘核心增量人群（包括低活低购，闪购等）的推荐算法工作，通过全链路的推荐核心算法&策略优化（召回，粗排，精排，混排等）极致提升目标人群的个性化推荐效率；探索生成式推荐等创新范式在工业级大流量场景下的落地实践。 3. 智能推送：基于用户行为数据，构建高效的个性化推送与推荐模型，持续优化用户消息素材召回，排序，触达时机&频控以及消息智能文案的生成，提升消息触达用户的效率。 为什么选择我们？ ● 技术驱动增长：我们用最前沿的AI技术解决真实的亿级用户增长问题，每一次模型迭代都直接影响数千万用户的体验与平台核心指标； ● 丰富的数据与场景：覆盖搜索、推荐、广告、消息、权益等多个高维交互场景，提供极具挑战性的建模空间； ● 顶尖的算法氛围：团队汇聚来自国内外一流高校和企业的算法精英，持续输出高水平技术成果； ● 广阔的发展空间：参与从0到1的创新项目，主导关键技术方向，快速成长为领域专家或技术负责人。 如果你热衷于用算法改变用户体验，擅长从海量数据中挖掘增长机会，尤其是具备搜推广模型优化、因果建模、用户增量建模等方面的实战经验，欢迎加入我们，一起定义下一代用户增长范式！

我们是淘天集团淘宝用户算法团队，致力于通过外投广告算法、商品推荐算法、权益激励算法及消息触达策略的深度融合，驱动淘宝用户的高效增长与长期价值提升。团队聚焦用户全生命周期管理，以大规模机器学习、序列建模、因果推断、运筹优化等为核心技术引擎，在获客效率、增量GMV和用户LTV等关键指标上持续突破。 我们正在寻找在搜推广建模、增量效果预估、因果推断与决策优化等方面有深厚积累的同学，共同打造业界领先的用户增长算法体系。 核心职责： 1. 用户增量建模：搭建手淘最细粒度的用户画像体系，训练高精度CTR/CVR/GMV/LTV/LT等预估模型，让“未来价值”可预测、可运营。 2. 因果推断与Uplift建模范式创新：针对红包、优惠券、消息推送等干预动作，构建高精度的多目标Uplift模型体系，精准识别“因果增益人群”；探索基于Meta-Learner、Uplift Transformer、Deep Causal Network等前沿方法的工业级落地实践。 3. 个性化权益分发机制创新：主导互动红包、平台补贴、优惠券等多样化权益的发放策略设计与算法迭代，推动从“规则驱动”向“模型驱动”的演进，探索个性化、实时化、智能化的激励分配机制，最大化单位资源撬动的GMV与用户转化。