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蚂蚁金服蚂蚁集团-高级智能运营算法工程师-企业信用

社招全职3年以上技术类-算法地点:上海 | 杭州状态:招聘

任职要求


1. 具备计算广告、推荐系统、用户画像、智能营销等方向的三年以上实际工作经验;具备大规模广告/推荐系统算法研发经验优先。
2. 熟悉内容推荐类广告全链路相关算法(召回/粗排/精排/重排/创意等),精通流量分发、出价策略、冷启动、归因建模,能够灵活、快速响应问题和解决问题,在CTR/CVR预估、出价策略(如oCP…
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工作职责


1. 基于多业务方背景下的流量分发、机制策略、混排、重排、竞价等场景和需求,构建或迭代基于推荐的计算广告系统,负责用户兴趣挖掘、内容理解、召回排序、效果评估全链路的算法优化从而提升重点流量的分配效率和出价策略;
2. 主导混合推荐体系搭建,协同优化基于规则的运营策略与深度学习的CTR/CVR预估模型;
3. 通过自动化投放、优化决策等技术针对性的提出和结合相关产研方案设计多目标优化框架,平衡点击率、完播率、转化率等核心指标,通过强化学习实现动态权重调整;
4. 负责相关应用场景的数据回收、评价指标和归因机制设计和迭代,指导配合相关团队建立实时反馈机制,构建用户即时兴趣图谱;
包括英文材料
推荐系统+
算法+
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社招5年以上汽车研发

1. 智能运营体系构建 - 依据人工智能技术发展趋势,定制实验室智能化运营策略,精准调配资源,促使实验室运营成本降低 - 设计契合智能化业务需求的实验室组织架构,优化工作流程,高效协调跨部门协作 - 引入前沿的智能实验室管理工具,如智能设备管理系统,提高管理效率 2. 智能技术规划与应用 - 持续追踪人工智能前沿技术,结合汽车行业走向,拟定实验室智能技术迭代规划,保证每年至少完成 [2] 项关键技术升级。 - 引领人工智能技术在汽车实验室场景的深度应用研究与落地实践,例如运用机器学习算法优化实验数据分析流程 - 与外部科研院所、高校及行业头部企业搭建合作桥梁,开展技术交流与合作项目,每年成功引入至少 [1] 项外部先进技术成果。 3. 数据智能挖掘与运用 - 搭建完备的数据智能挖掘与分析体系,从海量实验数据中精准提取有价值信息,为产品研发、技术改良提供有力数据支撑 - 承担数据安全与隐私保护职责,建立健全数据管理制度,严格确保实验数据安全无泄露,满足行业法规要求。 - 借助人工智能算法对实验数据展开深度分析与预测,提前洞察潜在问题与风险,为实验室决策提供前瞻性依据。

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社招3-5年

1. 负责客户智能体的核心架构设计、开发与迭代,实现任务规划、推理决策、多智能体协作等关键能力 。 2. 深度集成主流大语言模型,熟练运用提示词工程、微调等技术,优化智能体在物流客服场景下的意图理解、对话生成与任务执行效果 。 3. 主导智能体系统从技术选型、原型验证到大规模部署的全流程,解决高并发、低延迟等工程挑战,确保系统的高可用性与稳定性 。 4. 与产品经理、业务运营及算法团队紧密协作,深入理解客户服务流程与痛点,将技术能力转化为可量化、可落地的业务解决方案 。 5. 跟踪智能体领域的前沿技术(如Agent框架、RAG、多模态交互),进行技术预研和概念验证,推动技术在业务场景中的创新应用 。

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社招3年以上技术类-算法

团队介绍 我们致力于让阿里国际数字商业全球化运营和协同更高效,部门业务包含CPO技术,财税CFO技术,法务技术和企业服务。我们的愿景是打造高效智能的全球化企业运营和协同平台,成为全球化企业的建设标杆。我们是一个具有全球视野的团队,我们向阿里国际数字商业全球员工及生态合作伙伴提供卓越的产品与服务。 职位描述 1、负责CIO多业务线,包括CPO/CFO/法务/T/协同办公等场景的算法效果维护和升级优化。 2、探索落地AI大模型在CIO领域的应用落地,效果调优,模型蒸馏和SFT等。 3、处理CIO线大量的结构化/非结构化数据,构建下一代企业级知识工程体系。 4、定期对现有算法进行评估,确保其正常运行并快速解决相关问题。 5、与产品和技术团队紧密合作,根据业务需求进行算法设计和优化。 6、跟进最新的算法研究成果,不断提高算法的效率和准确性。

更新于 2025-12-12杭州
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社招2年以上技术类-数据

团队介绍 我们致力于让阿里国际数字商业全球化运营和协同更高效,部门业务包含CPO技术,财税CFO技术,法务技术和企业服务。我们的愿景是打造高效智能的全球化企业运营和协同平台,成为全球化企业的建设标杆。我们是一个具有全球视野的团队,我们向阿里国际数字商业全球员工及生态合作伙伴提供卓越的产品与服务。 职位描述 1、负责或参与财税、资金相关数据的体系化建设,按照OneData数据规范,构建数据仓库、元数据、质量体系,有效的管理和组织海量的数据; 2、基于对业务逻辑和数据的理解,深入挖掘和分析数据,识别出隐藏的内/外部的安全风险,设计、开发并运营有价值的数据产品; 3、针对具体业务问题,构建数据化解决方案、分析框架,进行专题分析,或对具体问题进行相关算法的设计与落地实现。

更新于 2025-12-10杭州