蚂蚁金服蚂蚁集团-推荐算法专家-内容技术
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，在推荐领域有两年以上的实战经验； 2、有大厂的直播、短视频，电商等内容信息领域的定价/推荐算法实战经验优先； 3、有KDD、SIGIR、 NeurIPS, ICML, ICLR等相关AI领域会议和期刊论文发表者优先。
工作职责
1、参与和负责支付宝内容短视频推荐算法研发，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、多场景建模、序列建模、多任务学习、多目标学习、用户表征学习、多源异构数据建模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，对推荐领域富有极大热情。
我们是蚂蚁集团的内容推荐智能技术部推荐算法团队。 该职位主要优化支付宝内容场域（首页和TAB3的短视频，直播，商业化内容）的搜索效率和体验。团队成员以技术驱动业务增长为己任，期待你的加入，共同创造内容搜索推荐的新未来。 职位描述： 该职位负责优化内容搜索的全链路体验，包括搜索结果页、SUG、相关搜索等模块。具体职责包括： ● 优化搜索召回、相关性、精排和重排策略，提升用户体验。 ● 推动用户内容心智的增长，帮助业务提升效率并贡献增量价值。 ● 参与“支付宝内容化”的创新赛道，推动技术与业务的深度融合
1、参与和负责支付宝核心推荐场景的算法研发与优化； 2、基于视频、直播、电商等形式的信息流推荐业务问题，负责召回/排序/异质内容融合等方向的算法工作，应用领域前沿技术持续提升用户的活跃度和满意度； 3、改进和研究推荐相关的基础算法模型如（超大规模模型、流量分配、多目标建模、超长序列、异构图表示学习、端云协同学习等方向），打造业界先进的推荐系统。
1.参与亿级用户支付宝推荐场景算法研发与优化，深入理解推荐业务需求，设计并落地大规模召回/排序/重排等算法，持续提升推荐算法效率与用户体验； 2.通过研究用户表征学习、多源异构数据建模、跨域迁移学习、多场景建模、序列建模、多任务学习等技术提升推荐匹配效率，帮助用户快速发现优质商品、内容与服务； 3.研究推荐冷启动、分人群多目标优化等推荐技术课题，不断探索最新技术。
1、参与和负责支付宝核心推荐场景的算法研发与优化； 2、基于视频、直播、电商等形式的信息流推荐业务问题，负责召回/排序/异质内容融合等方向的算法工作，应用领域前沿技术持续提升用户的活跃度和满意度； 3、改进和研究推荐相关的基础算法模型如（超大规模模型、流量分配、多目标建模、超长序列、异构图表示学习、端云协同学习等方向），打造业界先进的推荐系统。