拼多多拼多多 搜推机制策略工程师（专家）
任职要求
1、计算机或软件工程相关专业，有机器学习和模式识别相关经验； 2、在推荐，搜索，广告等大规模分发系统中有三年以上开发经验； 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，热爱算法，热爱思考，较好的主动性和沟通协作能…
工作职责
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。
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．策略规划与架构：负责爆品团频道内的搜索推荐产品体系搭建与长期规划，明确不同业务阶段的策略重点和实施路径; 2．人货匹配策略：深入理解"外卖商品"和"爆品团商品"下的用户心智与货品特点，主导构建差异化的人货匹配模型策略。包括但不限于：用户意图识别、爆品挖掘与预测、实时个性化推荐等，确保"对的商品"在"对的时间"推荐给"对的人"; 3．流量调控与分配：设计并实施频道内的流量分配机制，包括新品冷启动策略、潜力爆品流量加持、尾部商品淘汰机制等，科学调控流量，最大化整体频道流量效率与ROI; 4.搜索策略优化：负责业务域内的搜索产品体验，优化Query理解、语义匹配、排序策略等，提升搜索满足率和转化效果，打造"一搜即得"的极致体验; 5．数据驱动与迭代：建立严密的数据监控和分析体系，敏锐洞察策略问题与增长机会，通过AB实验、用户调研等方式快速假设、快速验证、快速迭代，驱动策略持续进化; 6．高效协同：作为策略产品的核心枢纽，与算法、运营、研发、数据分析等团队紧密协作，精准定义问题，推动策略方案高效落地并产生业务价值。
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。