拼多多【出海电商】大模型算法工程师
任职要求
1、有良好的数据分析和挖掘能力，熟练使用数据分析工具和编程语言，有良好的团队协作和沟通能力优先； 2、对新技术和算法有强烈的学习欲望，能够快速适应工作中的挑战； 3、熟悉主流大模型的训练和微调流程、Prompt E…
工作职责
1、大模型算法研发：构建电商领域的大模型LLM底座，融合电商的知识，快速落地业务。持续建设和优化NLP/LLM/CV/多模态模型预训练算法，利用RAG、Long Context、RLHF、COT等技术，提升模型的理解、推理能力； 2、负责设计、开发和优化电商领域的自然语言处理（NLP）算法，提高搜索、推荐系统的性能和效果； 3、使用NLP/LLM/CV/多模态大模型，对搜索推荐全链路进行算法优化，改进商品创意生成、理解用户行为、理解商品内容等，以提升用户体验和系统智能化水平； 4、大模型评估与调优：设计和实施算法评估框架，对模型性能进行监测和评估，并根据结果进行模型调优，确保系统的稳定性和可靠性； 5、跨团队协作：与产品团队、工程团队和数据团队等紧密合作，理解业务需求，制定并实施相应的算法解决方案； 6、持续学习与创新：跟踪最新的NLP/LLM/CV/多模态大模型研究进展，不断学习新技术和算法，将最新的科研成果应用到实际工程中，保持团队的竞争力；
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、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