蚂蚁金服网商银行-营销算法专家-智能营销-北上杭
任职要求
1. 具有计算机和金融工程复合背景者优先； 2. 具有以算法为基础的智能化产品开发经验，包括但不仅限于：智能营销/推荐系统等； 3. 对包括因果推断/运筹优化/特征表征/大模型/AIGC等具有深刻的理解和研究，曾在领域内顶级会议上发表论文优先； 4…
工作职责
1. 参与亿级用户规模的营销算法优化，通过智能流量投放、用户理解、个性化权益、智能创意等手段，优化营销系统的匹配效率与营销成本； 2. 抽象产品和运营的业务逻辑，构建业务分析模型及增长策略框架，为业务经营的精细化管理升级提供支持； 3. 深入理解金融业务与产品，设计资金预测模型，有效提升资金供给端和需求端匹配效率； 4. 参与前沿算法问题的探索与研究，结合实际应用场景，提供全面的技术解决方案。
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。
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。
1. 参与亿级用户规模的营销算法优化，通过智能流量投放、用户理解、个性化权益、智能创意等手段，优化营销系统的匹配效率与营销成本； 2. 抽象产品和运营的业务逻辑，构建业务分析模型及增长策略框架，为业务经营的精细化管理升级提供支持； 3. 深入理解金融业务与产品，设计资金预测模型，有效提升资金供给端和需求端匹配效率； 4. 参与前沿算法问题的探索与研究，结合实际应用场景，提供全面的技术解决方案。
1. 跟进大模型的前沿进展，负责大模型在百亿级流量搜索和信息流广告客户侧的应用和优化； 2. 跟进和研究前沿AI Agent技术，负责效果广告系统AI Assistant、投放AI Agent的研究和落地； 3. 构建商业Agent生态基础技术平台能力，包括Prompt、RAG、LLMs（预训练、微调、RLHF等）、数据、评测、agent框架等；