拼多多搜推机制策略工程师
任职要求
1、计算机或软件工程相关专业，有机器学习相关经验； 2、在推荐，搜索，广告等大规模分发系统中有一定的实战经验； 3、熟悉Linux系统，熟练使用Java/C++其中任一编程语言，有TF/Hadoop/Spark/等大数数据和机器学习平台经验； 4、有较好的数理基础和逻辑思维能力，热爱思考，较…
工作职责
1、负责优化全站GMV和收入等关键业务指标； 2、负责优化搜索\推荐的排序机制策略，包括混排/重排/机制公式等方面。
1、负责拼多多推荐\搜索的rankscore设计。 2、负责拼多多推荐\搜索的广告混排策略设计。 3、负责拼多多推荐\搜索的重排策略设计。 4、负责拼多多推荐\搜索创意优选策略设计。 5、负责拼多多推荐\搜索的多样性等用户质保优化，包括打散/频控/相关性控制等。
负责主搜供给与机制算法，通过设计合理流量机制策略，建立商家、平台和消费者三赢的商业体系。方向包括但不限于： 1. 供给机制：新品冷启优化淘宝亿级新品的冷启打爆链路，通过满足用户新品需求带来大盘增量。技术包括潜力预估、流量规划、多级流量池助推等。商品速爆构建从选品反向招商到速爆的链路，通过机制撬动供给价格力带来大盘增量。技术包括品规挖掘、同款比价、Debias预估、欠曝品助推、Listwise聚单等。 2. 供给生态：通过优化价量模型与诊断反馈模型的准确性，达成用户价值和商家经营确定性的双赢。技术包括时序建模、因果推断、组合优化、MLLM等。 3. 调控算法：优化调控目标完成率/折损兑换比的机制系统，技术包括过欠曝预估、在线学习、请求级IPW预估、整页价值预估与生成等。 4. 长尾预估：优化无少行为商品预估准度，提升模型对长尾商品的泛化能力。技术包括域迁移、GNN、多模态、伪样本、大模型Agents等。 5. 供给链路：优化供给与机制独立通路，从平台视角综合考虑供给打爆与机制收益与损失。技术包括供给独立通路升级、混排LTR、供给价值与孵化损失预估等。
1. 召回与排序：超大规模的商品、视频、直播、图文推荐业务下的召回、排序、重混排模型，及跨域多模态推荐技术； 2. 机制策略：通过深度强化学习技术优化推荐策略，设计智能流量机制，助力用户规划增长、商家及内容创作者成长；
1. 负责服饰业务域下，搜推相关策略制定与执行，系统性提升找挑效率、及优供综合竞争力 2. 商家导购产品设计：负责服饰在搜索场域的导购的产品迭代与创新。将商买需求转化为具体的产品功能、定制解决方案，基于服饰用户的穿搭诉求、风格趋势等，结合AI能力，设计并优化搜索/推荐场景下全链路找挑体验。 3. 推动产品落地：POC视角协调设计、研发、测试、行业、市场、场域等团队，确保产品功能按时、高质量上线。 4. 建立核心业务指标监控体系：通过A/B测试、数据分析等手段，评估产品功能上线后的效果，持续优化产品策略和用户体验。