拼多多出海电商-用户增长算法-模型方向
任职要求
1、有召回，排序(ctr/cvr)经验优先2、有nlp等相关经验优先3、掌握机器学习、因果推断、概率统计、数据分析等领域的基础知识，了解前沿算法；4、熟悉深度学习领域常用算法和工具，熟悉Tensorflow/PyTorch等至少一种深度学习框；…
工作职责
1、参与出海电商的增长算法研发，支持海外不同国家及场景的个性化数值和商品推荐策略，优化用户激活，转化，留存，成本，ROI等核心指标； 2，建模和优化增长/推荐系统的各个阶段模型，包括召回/粗排/精排/数值类模型等； 3、分析驱动业务的增长点，对数据进行建模，优化效果，并推动落地； 4、研究深度学习、自然语言理解、计算机视觉、因果推断等领域的前沿算法，结合业务做算法改进和技术创新，提升增长效率。
1. 负责研发图像生成算法（Diffusion Model/GAN/VAE等），应用于电商图片/广告投放图片生成； 2. 结合应用场景需求，开发针对性的图像生成解决方案，提升业务指标； 3. 负责模型业务应用的部署工作，优化推理性能； 4. 跟踪前沿的算法理论，并且将优秀的算法应用到业务场景中，提升业务效果。
1、负责广告投放全链路算法模型的迭代与优化，涵盖召回、排序、重排及强化学习出价等关键环节，以持续提升点击率、转化率及广告收入为核心目标； 2、负责广告投放策略与机制的设计，基于深度数据分析，运用规则或机器学习模型，为业务增长制定科学的策略体系，并持续优化整体机制； 3、深入分析出海电商场景下的用户行为，构建精准用户画像，为业务增长策略提供核心数据洞察； 4、追踪并研究深度学习、自然语言理解、多模态大模型等领域的前沿算法，探索其在业务场景中的应用与创新。
1、负责出海电商平台搜索、推荐、广告等核心业务的CTR/CVR/创意优化/商业化模型算法研发与优化，持续优化用户体验与业务效率； 2、优化从召回、粗排、精排到混排的全链路排序模型体系，驱动GMV和商业化增长； 3、深入分析用户行为与业务数据，挖掘业务增长点，构建数据模型并推动算法策略落地与迭代； 4、应用前沿深度学习技术如多任务学习、多模态建模、超长序列建模、强化学习、图神经网络等，解决业务中的关键问题； 5、探索生成式AI技术在电商领域的应用，包括但不限于用户/商品理解、生成式推荐、智能创意生成等，打造下一代智能电商体验。
1、负责出海电商广告BC端算法策略设计以及模型迭代，优化广告商品转化效率和产品体验，帮助商家生意规模增长，促进广告业务规模增长； 2、从事全链路全场景广告算法优化（包括召回、模型、排序、出价策略、反作弊策略等），与来自国内外顶级名校、业界大厂经验同学合作，打造高效的出海电商广告产品； 3、在电商场景探索和应用前沿技术，包括深度学习技术（多任务多场景学习/超长序列建模/图神经网络等）和大模型技术（创意生成/生成式召回/模型优化等），提升转化效果和平台效率； 4、深入理解商家需求、深入理解用户的各类行为和需求，分析发掘驱动业务的增长点，并协调内外团队推动落地