拼多多【出海电商】排序模型算法工程师

1、通过业界领先的推荐技术提升出海电商推荐业务的各项指标，包括点击率、转化率、GMV等； 2、负责推荐系统的各阶段效果优化，包括召回/排序/重排等； 3、负责提升用户的推荐体验，包括推荐多样性、惊喜性、相关性等； 4、深入理解用户在出海电商的各类行为，分析驱动业务的增长点，并推动落地； 5、研究深度学习、自然语言理解、计算机视觉等领域的前沿算法，结合业务做算法改进和技术创新。

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

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。