蚂蚁金服蚂蚁集团-算法专家（营销/推荐/数据挖掘/大模型）-杭州/北京/上海
任职要求
1.硕士及以上学历，计算机、数学、统计学、运筹学、自动化等相关专业背景，在算法应用、数据科学、推荐广告或智能决策相关领域有扎实工作经验； 2.在营销推荐、搜索广告、计算广告、投放出价、用户增长、用户画像、用户圈选、因果推断、数据挖掘、NLP、大模型应用等方向之一有深入研究或实际落地经验； 3.具备扎实的机器学习和深度学习基础，熟悉推荐系统或广告投放相关技术链路，了解召回、排序、重排、出价、竞价、预算分配、流量分发等机制者优先；具备独立建模、…
工作职责
1. 面向消费金融及信贷相关业务场景，基于业务理解和数据科学方法，挖掘用户增长、经营优化和营销转化机会，将复杂业务问题抽象为算法建模和智能决策问题； 2. 负责营销推荐场景的算法建设，包括但不限于用户触达、用户圈选、素材召回、推荐排序、智能出价、流量分发、预算分配、个性化策略和效果优化等方向，提升投放精准性、转化效率和业务增长效果； 3. 深度融合机器学习、深度学习、因果推断、运筹优化、控制优化等方法，设计并落地可规模化的算法解决方案，支撑大规模流量和复杂业务场景下的策略迭代与技术攻坚； 4. 探索大模型技术在营销推荐、数据挖掘和智能决策场景中的创新应用，包括但不限于 LLM Agent、LLM4Rec、算法做功 AI loop 自迭代、用户理解与意图识别、AIGC、智能分析与决策辅助等方向，推动算法能力升级和业务落地； 5. 跟踪前沿算法技术，结合实际业务场景沉淀可复用的算法能力、评估体系和工程化解决方案，持续提升算法研发效率与业务应用效果。
1. 基于对业务的理解，通过数据科学的方法，挖掘业务增长机会点，具备良好的业务理解，具备数据挖掘、因果推断等算法能力； 2. 基于消费金融业务，针对信用卡等信贷业务，通过数学建模将业务问题抽象成算法问题，设计对应的算法解决方案，包括但不限于机器学习、运筹优化、控制等方法； 3. 算法研究和创新，能将前沿算法技术与业务场景相结合，沉淀创新的算法能力； 4. 结合业务场景探索大模型应用，包括但不限于智能服务对话、AIGC、LLM数据挖掘、LLM4Rec、Agent等方向；
1. 营销场景算法建设：基于对消费金融业务的深度理解，建设用户触达、素材召回、智能出价、流量分发等算法模型和策略，提升营销投放的精准性和转化效率； 2. 业务增长与数据挖掘：通过数据科学方法，运用因果推断、用户行为分析等技术，识别潜在的业务增长机会点，推动算法能力落地，带动业务提升； 3. 前沿技术创新应用：结合业务场景探索大模型技术在营销推荐领域的创新应用，包括但不限于算法做功AI loop自迭代、LLM4Rec、用户理解与意图识别等方向，推动算法能力升级。
负责高德共享出行(打车)业务核心链路的推荐 & 营销算法与大模型技术落地，直接对打车主链路 GMV、订单转化率与营销 ROI 负责: • 主导打车核心链路推荐算法与营销算法的构建与迭代，覆盖多任务学习(MTL)、多场景建模、用户长短期序列建模、因果推断(Uplift Modeling)等方向； • 负责营销补贴/权益的智能分发策略，通过因果建模与运筹优化实现预算约束下的 ROI 最大化； • 推动 LLM 在打车主链路各个场景的落地，包括但不限于：大模型用户画像与意图理解、生成式推荐(Generative Recommendation)、大模型营销文案生成等。
负责高德共享出行(打车)业务核心链路的推荐 & 营销算法与大模型技术落地，直接对打车主链路 GMV、订单转化率与营销 ROI 负责: • 主导打车核心链路推荐算法与营销算法的构建与迭代，覆盖多任务学习(MTL)、多场景建模、用户长短期序列建模、因果推断(Uplift Modeling)等方向； • 负责营销补贴/权益的智能分发策略，通过因果建模与运筹优化实现预算约束下的 ROI 最大化； • 推动 LLM 在打车主链路各个场景的落地，包括但不限于：大模型用户画像与意图理解、生成式推荐(Generative Recommendation)、大模型营销文案生成等。