蚂蚁金服蚂蚁集团-电商推荐算法专家-AIRS

方向一：流量算法 负责广告重点流量展位（搜索/feeds/banner/视频类）CPM提升，包括点击率优化，流量策略优化，创意优选，反作弊策略等，助力重点流量位广告匹配效率提升，扩大广告消耗规模 1）掌握广告流量策略优化手段，了解广告全链路相关算法（召回/粗排/精排/重排/创意优选等），至少熟悉其中1道2个环节的原理和细节方案，能够灵活、快速响应问题和解决问题。 2） 熟悉常用的流量优化策略，在流控，频控，去重，打散，混排等流量策略有实际的优化提升经验，能针对不同流量场的特点，针对性的设计优化场的流量策略。 3） 有大规模搜索广告，feeds流广告，以及视频流广告有2年以上实际优化经验者优先。 方向二：行业算法 负责广告重点行业如电商/汽车/游戏等客户的效果优化，智能出价等广告机制优化，助力广告重点行业规模扩量。 1）掌握广告行业和客户诉求，熟练掌握常见的定向、助攻、高价值人群溢价、矫正、扶持、落地页诊断、链路效率排查等等广告机制和技术优化方案，能够灵活、快速响应问题和解决问题 2）洞悉电商/汽车/游戏/运营商等行业、交易/线索/下载唤端产品、自动化投放/系统干预机制发展趋势，掌握GSP等计费机制、深浅转化模型优化、自动化投放技术、针对业务场景的模型优化等等技术，可以针对性的提出和推动和整合相关产研方案、平台能力给出针对性的以及深入的解决方案 方向三：支付宝首页/内容/营销等 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。

1、参与亿级用户规模的电商推荐优化，提升内容电商观看时长、点击率、转化率、GMV、LTV等核心指标； 2、参与机器学习、深度学习领域的核心研发工作，包括但不限于神经网络模型的设计与优化、迁移学习、强化学习、对比学习等的算法和系统研发； 3、针对海量用户行为数据，提供分布式算法实现的解决方案，大幅提升算法计算规模和性能； 4、参与推荐机制的顶层设计，优化电商流量结构和GMV结构，促进电商生态的健康发展。

【团队介绍】 抖音电商推荐团队，负责抖音、头条、西瓜等国内各端在推荐场景（包括推荐页、关注页、同城页等）的电商流量分发，涉及电商直播、电商视频、电商图文等多种体裁。为快速发展的电商业务提供算法支持，包括但不限于提升转化效率、优化用户体验、探索适合抖音的商业模式等。利用抖音的海量用户数据，结合前沿的机器学习技术，提升电商流量的分发效率；跟产品和运营团队紧密合作，探索优化算法在电商业务的落地实现。 1、支持抖音电商直播的流量分发，包括提升转化效率、改善购物体验、探索商业模式； 2、利用海量数据搭建业内领先的机器学习算法和在线服务，实现用户和商品的高效匹配； 3、深入分析电商用户、作者、商家的业务特点，提升用户体验，优化供给生态； 4、负责电商流量分发的特定模块，规划推荐策略的优化方案。