蚂蚁金服蚂蚁集团-用户体验研究高级专家-客权(客户体验)
任职要求
1、5年以上相关工作经验,掌握各种研究手段(深度访谈、焦点小组、可用性测试、AB测试、问卷调研等), 并能根据研究目的使用合适的方法, 且有独立执行能力; 2、对数据有较强的敏感度,也能够熟练使用统计分析工具对大样本数据进行处理/分析; 3、业务感知…
工作职责
1、负责蚂蚁集团全线产品/业务的用户洞察和研究工作,带领团队完成基于客群分层开展流失和活跃分析,结合用户反馈、行为表现和业务数据等方式定位到具体原因,提出可为的行动建议; 2、挖掘目标用户的使用场景评价、潜在需求等,针对目标用户群体的核心需求/使用习惯/情感诉求等不同纬度,提出产品和体验改善/趋势的洞见; 3、针对互联网、数字生活、数字金融等场景研判用户行为趋势,结合公司内部业务战略,形成相关研究成果报告,为业务发展提供决策支持。
我们是阿里巴巴国际数字商业集团的智能技术团队,负责阿里巴巴旗下多个国际化电商平台的搜索、推荐、广告、用增等技术。团队致力于将最前沿的AI技术与国际化电商业务问题深度结合,为用户打造更好更智能化的网上购物体验,同时赋能百万商家实现更高效的经营。 选择加入我们意味着投身入于高速发展的国际化电商业务,一起打造最先进的AI技术以驱动全球电商业务发展。 岗位描述: 1、参与并负责搜索、推荐算法研发,提升全球不同语言的搜索精准性和国家差异化个性化推荐体验。 2、参与并负责广告算法研发,提升全域流量广告流量变现效率,通过竞价及投放优化、素材生成等提升商家投放效率。 3、参与并负责用增算法的研发,提升电商获客效率,建设优化个性化外投广告、个性化触达消息、个性化权益补贴等算法能力。 4、参与研发生成式AI技术,推动生成式AI在国际电商领域的创新应用。
1. 负责淘宝闪购营销算法,包括平台补贴定价、商家智能营销、店品价格机制、商流X物流联动等; 2. 负责用户全生命周期体验与成长,促进拉新和留存; 3. 参与营销创新性算法的研究及开发工作; 4. 协同业务进行跨团队合作。
团队使命: 作为网约车交易市场技术核心团队,我们应用机器学习、运筹优化、因果推断、深度强化学习及生成式AI技术(LLM) ,构建支撑千万级日订单的动态双边市场智能决策系统。通过供需预测建模、动态定价策略、智能补贴分配、生态治理引擎 等策略引擎建设,持续优化平台商业价值与司乘体验,驱动全球领先的出行市场效率革新。 供需调节策略方向的主要工作: - 负责设计研发面向司乘双边市场的动态定价和跨品类联合补贴策略引擎,涉及的技术方向包括:精细化的时空供需预测建模、针对海量数据的细粒度因果建模、大规模运筹优化与求解算法设计、大规模离线仿真系统设计与研发等。 - 负责设计研发面向用户长期增长的智能增长营销策略引擎,构建可持续优化的收益管理与增长引擎系统,涉及的技术方向包括:长周期用户价值(LTV)建模、基于强化学习的序列化决策模型设计、大规模运筹优化与收益管理系统设计等。 - 负责设计研发面向供需调节和用户增长的智能运营系统,构建面向多目标高度封装的全自动智能化的运营引擎,助力网约车业务精细化运营提效。涉及的技术方向包括:不同粒度、周期的时序预测建模、大规模运筹优化求解算法、支持深度人机结合的工业化运营引擎架构。 - 负责设计研发面向网约车交易场景的司乘生态治理引擎,构建面向不同品类业务特点的判责、治理策略系统,涉及技术包括:多模态深度学习建模、大语言模型技术、原子预测和小样本学习等技术。
方向一:搜推效率、生成式、店品券 岗位职责: 1、负责搜索/推荐业务的召回、粗排/精排算法设计和优化,提升大盘转化效率; 2、负责用户、商户、query、营销信号等各维度特征、模型样本等基础模块的搭建和优化; 3、应用机器学习/深度学习、生成式推荐等算法技术,优化召回/排序模型,推动生成式推荐算法的工业落地; 4、与上下游的数据、工程、产品等团队紧密配合,把算法模型等上线到业务场景中,提升业务效果; 5、跟进推荐系统前沿研究方向,结合业务场景进行创新与落地,做技术沉淀和paper发表。 方向二:大混排(统一混排)、全站推 岗位职责: 1、负责混排(信息流+商业化)算法的设计和优化,提升流量变现效率和用户体验; 2、建立并优化目标函数,通过混排多目标优化平衡用户体验 & 平台收益; 3、结合用户画像、内容特征、广告属性等多维度信号,构建高效的特征工程与模型; 4、应用深度学习、强化学习等技术优化推荐与广告混排效果; 5、与工程、产品、运营团队密切协作,将算法落地到生产环境,并持续监控与优化效果; 6、跟踪前沿的推荐与广告算法研究,推动新技术在业务中的应用。