蚂蚁金服蚂蚁集团-算法专家-AI4data行为偏好建模
任职要求
1.扎实的机器学习基础与编程能力，熟悉前沿算法技术，2年以上营销/广告投放领域经验，具备特征工程能力； 2.熟悉广告/推荐技术栈，包括CTR模型（如DeepFM、DIN、MMoE）、竞价机制、召回排序算法。 加分项 有广告投放、实时竞价（RTB）等场景经验者优先。
工作职责
1.负责支付宝数字金融业务增长场景的模型研发与优化，提升用户触达率与转化率； 2.负责覆盖数亿用户的行为与偏好认知算法优化，通过CTR模型、竞价策略、用户理解、个性化权益等提升营销推荐效率，降低触达成本； 3.优化推荐和竞价全链路算法（召回、粗排、精排、竞价） 4.改进和研究相关的基础算法，包括并不限于：推荐算法、预训练算法、流量分配算法、多目标建模、超长序列下的行为建模算法、结构化特征建模等方向；
1. 面向推荐、营销、用增、风控等场景建设8亿活跃用户的生成式用户理解大模型。使用LLM、MLLM、结构化数据预训练、多模态特征融合等技术，打造面向场景的通用用户表征，并构建统一应用范式提升下游场景效果； 2. 建设大模型增强的推荐系统。针对冷启推荐等行业难点，设计跨域、跨场景的用户表征融入方式，同时利用大模型cot推理技术探索生成式召回和排序模型，提升业务场景效果； 3. 建设并优化人机交互的用户圈选系统。利用跨模态对齐、大模型后训练等技术，构建基于自然语言交互的目标用户圈选基座模型，并利用检索增强生成(RAG)、Query改写、RL等方式增强模型效果。
1、负责移动端游戏图形系统的性能提升，对游戏渲染算法，如超分、插帧、光追降噪器等技术的技术洞察，能够发现新的技术可为点。 2、渲染算法的具体设计与实现，含项目落地。 3、将传统图像处理算法与深度学习算法结合互补，并优化加速，达到速度与精度（性能与开销）的平衡。 4、负责针对具体业务场景（如超分/插帧）和产品的模型调优。
1、洞察前沿技术及用户需求，挖掘ARVR领域具有竞争力的SLAM关键技术及产品需求； 2、负责SLAM、多传感融合相关算法在公司产品的架构规划、方案设计和落地； 3、负责算法在移动平台上性能及效果分析评估和整体优化，把握性能及效果平衡性； 4、跨部门沟通、协调推进算法架构方案的开发及落地； 5、与Top合作伙伴开展联合研究，发表高水平论文和申请创新专利。
1、负责移动端游戏图形系统的性能提升，对游戏渲染算法，如超分、插帧、光追降噪器等技术的技术洞察，能够发现新的技术可为点。 2、渲染算法的具体设计与实现，含项目落地。 3、将传统图像处理算法与深度学习算法结合互补，并优化加速，达到速度与精度（性能与开销）的平衡。 4、负责针对具体业务场景（如超分/插帧）和产品的模型调优。