蚂蚁金服蚂蚁集团-推荐算法专家（营销&用增）-AIRS
任职要求
1、计算机相关专业硕士或博士，机器学习基础知识和编程功底扎实，熟悉业界前沿相关算法技术，在营销或推荐算法领域有两年以上的实战经验； 2、有大厂的营销、短视频…
工作职责
1、参与和负责支付宝内容短视频营销推荐算法研发，深度个性化召回、粗排、精排、重排算法技术，流量机制与策略、智能交互等； 2、通过研究运筹优化、序列建模、多任务学习、多目标学习、多场景建模、强化学习、用户表征学习、大模型for营销推荐等技术提升推荐匹配效率； 3、对业务和技术方向有深度洞察，持续关注前沿进展，对营销推荐领域富有极大热情。
负责高德共享出行(打车)业务核心链路的推荐 & 营销算法与大模型技术落地，直接对打车主链路 GMV、订单转化率与营销 ROI 负责: • 主导打车核心链路推荐算法与营销算法的构建与迭代，覆盖多任务学习(MTL)、多场景建模、用户长短期序列建模、因果推断(Uplift Modeling)等方向； • 负责营销补贴/权益的智能分发策略，通过因果建模与运筹优化实现预算约束下的 ROI 最大化； • 推动 LLM 在打车主链路各个场景的落地，包括但不限于：大模型用户画像与意图理解、生成式推荐(Generative Recommendation)、大模型营销文案生成等。
负责信贷业务营销算法体系搭建，主导用户拉新增长-转化-留存的全链路提效，设计兼顾短期ROI与长期LTV的复合指标，甚至引领团队方向发展。具体包括： 1、在业务的广告\推荐\营销等业务的算法域中持续优化，提升业务效果； 2、擅长推荐算法：优化推荐系统召回排序，内容理解与分类，兴趣意图识别等各个模块，提升点击、收藏、浏览时长多个目标； 3、擅长营销算法：在用户增长、因果推断、lookalike、广告竞价、智能文案\创意 等领域有了解和实践； 4、深入理解用户行为：有效理解互动反馈信息，结合数据挖掘，提升用户体验和转化率； 5、和上下游业务、产品、工程同学密切协作，推动产品的进化。
负责高德共享出行业务核心的推荐 & 营销算法建设、大模型技术落地等，包括但不限于： a. 推荐 & 营销算法方向：利用深度学习、因果推断等算法技术处理海量用户数据，进行高德打车全链路的推荐 & 营销算法构建和迭代，包括多任务学习、多场景建模、序列建模&推荐、因果推断建模等； b. 大模型方向：将大模型技术应用在打车核心链路上，包括大模型用户画像提取，大模型排序，生成式推荐，结合大模型预训练、蒸馏、SFT和强化学习等技术进行应用；
1. 基于业务理解，通过数据科学的方法，挖掘业务增长机会点，具备良好的业务理解能力，具备数据挖掘、因果推断等算法能力； 2. 基于消费金融业务，针对花呗和分期等信贷业务，通过数学建模将业务问题抽象成算法问题，设计对应的算法解决方案，包括但不限于机器学习、运筹优化、控制等方法； 3. 算法研究和创新，能将前沿算法技术与业务场景相结合，沉淀创新的算法能力； 4. 结合业务场景探索大模型应用，包括但不限于智能服务对话、AIGC、LLM数据挖掘、LLM4Rec、Agent等方向；