得物【算法】 数据挖掘专家（交易方向）
任职要求
1、硕士及以上学历，计算机、统计学、数学、数据科学等相关专业；3年以上数据挖掘、机器学习相关工作经验，有电商/交易/营销算法领域经验者优先。 2、精通Python编程，具备扎实的代码规范与工程化能力，有大规模数据处理与算法服务开发经验，能够独立负责算法模型的设计、开发与上线部署。 3、精通SQL，具备复杂查询优化与数据分析能力；熟练掌握Hive/Spark等大数据处理技术，有亿级数据处理与建模经验。 4、具备敏锐的业务洞察力与数据敏感度…
工作职责
1、负责电商交易场景的算法建设与数据分析，利用因果推断、机器学习等技术进行建模与优化，建立从算法开发、服务部署到AB实验验证的全链路闭环，并沉淀可复用的技术方案与画像体系。 2、推动大模型、多模态、AI Agent等前沿技术在电商交易场景的探索与落地，包括智能决策、自动化运营、个性化服务等方向，实现业务指标与技术创新共同增长。
1. 负责用户画像体系的构建与优化，设计并实现用户标签的挖掘算法； 2. 基于用户行为数据、交易数据、内容数据等多维度数据，挖掘用户特征，构建精准的用户标签体系； 3. 研究并应用机器学习、深度学习等算法，提升用户画像的准确性和覆盖率； 4. 持续跟踪行业前沿技术，探索新的数据挖掘方法和模型，提升用户画像的智能化水平； 5. 与产品、运营团队紧密合作，推动用户画像在实际业务场景中的落地和效果评估。
以数据库引擎PolarDB/ADB/Lindorm为数据存储和计算底座，基于此构建in-DB的数据库垂类AI服务. 具体围绕： A. 数据库AI算子的开发。算法研发方向重点为自然语言技术在数据库上的应用。围绕自然语言转SQL/NL2SQL，基于RAG和行业知识的推理逻辑加强，图/知识库自动构建，实体与关系的分析挖掘，和基于Model Context Protocol的数据库AI agent能力。 尤其是在DATA+AI方向具有显著行业数据计算属性的量化金融的国内数据库市场，优化AI推理和针对交易数据的in-DB智能高性能计算算子，以增强阿里云数据库引擎产品在国内量化金融市场的影响力， 并支持数据库引擎团队打下新市场。 B. 适合数据库相对资源受限计算情况下的复杂AI算子推理加速, 并对传统数据库执行计划在新置AI算子的新情境下进行性能联合优化。 围绕transformer架构的推理加速（KVCache， SGlang， vLLM和）等关键AI推理框架的系统底层优化，开发数据库在量化金融市场中的高性能计算和系统框架， 支持AI高性能算子并提供丰富的量化金融算法包。 C. 在数据库和人工智能顶级会议上发表研究论文， 推高阿里云在这两个关键研究领域的影响力。
1. 为支付宝数字支付的产品运营和业务拓展提供风险保障，确保业务健康稳定发展。 2. 深入了解业务重点方向，基于专家经验和数据分析和模型建设，设计并建设用户、商户、服务商管理、交易风险管理、政策激励管理、线下门店及作业管理、营销资金风控等风险管理机制，并持续有效运营。 3. 基于业务理解及行业现状，开展日常风险监测、预警、风险还原、定性、及决策处置，跟进业务风险异动，建立风险解决方案和业务治理方案，并推进执行落地； 4. 洞察业务痛点，依托安全内部产品/技术/模型能力，助力业务完成目标，提升支付宝业务影响力。
我们是物流信号团队，致力于为饿了么即时物流的供需诊断、供需预测、基于供需的自适应策略等方向提供解决方案，促进交易平台的供需平衡，提高物流的交易效率、改善用户和骑手体验。 1、数据驱动，应用机器学习、深度学习、运筹学等技术提升即时物流市场的效率，降低交易市场的成本，优化用户体验； 2、应用大规模机器学习/深度学习技术，在不同预估时效尺度下，对饿了么即时物流不同层级的的时空网络内的供需状态（包括人和单的规模、结构、质量等关键要素）进行预测，构建科学、准确、客观、直白的时空价值中台，驱动自适应供需关系的物流超算平台建设。