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拼多多机器学习算法工程师(跨境物流方向)

社招全职2年以上技术类地点:上海状态:招聘

任职要求


1. 具备2年以上数据模型、机器学习算法相关经验,有电商模型背景者优先;
2. 熟悉机器学习原理,了解常用机器学习算法,学习能力强,能熟练运用模型解决真实风控问题;
3. 在电商领域拥有异常检测或风险识别经验,有团队管理经验者加分;
4. 具有团队精神、责任感强、具备服务意识。

工作职责


1. 理解电商平台业务,负责异常检测模型、时间序列模型、算法的研究和优化,研究行业方案和技术更新迭代;
2. 负责跨境物流场景的数据特征分析挖掘,针对具体业务场景训练和优化模型和算法,推进方案落地。
包括英文材料
机器学习+
算法+
相关职位

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社招3年以上技术类-算法

1. 负责运筹优化或机器学习方向的算法研究和开发,包括但不限于组合优化、线性规划、在线决策等,实现成本降低效率提高,协助提高核心竞争力。 2. 负责从大数据分析和建模,抽象问题,沉淀行业解决方案,协助拓展业务边界。 3. 具备良好的数学建模能力,能够从复杂的业务环境中抽象出清晰的数学模型。 4. 参与研发生成式AI技术,推动生成式AI在跨境物流领域的创新应用。

更新于 2025-08-26
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社招信息技术类

负责搭建和优化 SHEIN 平台账号风控策略与算法模型,包括但不限于账号安全、反作弊、欺诈检测、团伙挖掘等领域;利用机器学习、深度学习及相关数据分析技术,对用户行为和交易数据进行实时监控与分析,识别可疑行为和潜在风险;与业务、产品和风控团队紧密合作,定义并完善风控指标体系,持续跟进风险案例并制定对应策略;设计并实现高效、稳定的风控数据处理流程,包括数据清洗、特征工程、模型训练及线上预测部署;持续跟踪电商行业风险趋势及新技术发展,及时更新和升级风控算法与策略,提升整体防控能力。

更新于 2025-04-16
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实习阿里国际2026

Bravo 102是由阿里国际技术全团队共同发起的全球顶尖技术人才孵化计划,打破传统人才选拔及培养框架,为有志于走向AI未来的技术新锐们,提供“你行你上+我要我来”的双向奔赴式的实习机会选择。 在这里,“我”将不被岗位定义,以能力选择业务战场,与全球顶尖团队并肩作战,沉浸式体验全球多元化业务战场与亿级流量高并发系统。 加入我们,成为AIDC首批102位Bravo Talent,一起掌舵AI,为我们的未来Bravo! 关于我们: 阿里国际技术专注于提供卓越的数字零售技术服务,致力于服务全球消费者,并触达全球中小企业买家。我们希望利用AI技术让每个人都能够轻松、便捷地享受全球优质的商品和服务,推动商业活动更加高效、可持续,为社会未来的发展带来更多可能性。 我们提供涵盖商品智能、商家服务、供应链优化、跨境物流、搜索推荐引擎、用户增长、金融服务、客户体验、AI 基础设施、企业数智化、全球云及高可用架构、研发效能等技术领域,实习生可跨多个技术域实践,深度参与多场景技术攻坚,探索你想选择的职业发展方向; 在这里,你将和我们一起,采用领先的数字化及人工智能等技术持续解决商业活动中的现实问题,创造技术价值,为消费者带来更加美好的体验!欢迎加入我们! 职位描述: 1、负责大语言模型、图像模型、多模态等深度学习模型的在线推理、离线训练优化工作; 2、负责AI 生态内基础引擎系统能力的建设,包括信息检索、AI 记忆、流程调度等。 3、负责 AI 算法服务能力建设,针对业务场景的真实需求,设计合理的技术方案和路线

更新于 2025-07-08
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实习阿里国际2026

Bravo 102是由阿里国际技术全团队共同发起的技术人才孵化计划,打破传统人才选拔及培养框架,为有志于走向AI未来的技术新锐们,提供“你行你上+我要我来”的双向奔赴式的实习机会选择。 在这里,“我”将不被岗位定义,以能力选择业务战场,与全球顶尖团队并肩作战,沉浸式体验全球多元化业务战场与亿级流量高并发系统。 加入我们,成为AIDC首批102位Bravo Talent,一起掌舵AI,为我们的未来Bravo! 关于我们: 阿里国际技术专注于提供卓越的数字零售技术服务,致力于服务全球消费者,并触达全球中小企业买家。我们希望利用AI技术让每个人都能够轻松、便捷地享受全球优质的商品和服务,推动商业活动更加高效、可持续,为社会未来的发展带来更多可能性。 我们提供涵盖商品智能、商家服务、供应链优化、跨境物流、搜索推荐引擎、用户增长、金融服务、客户体验、AI 基础设施、企业数智化、全球云及高可用架构、研发效能等技术领域,实习生可跨多个技术域实践,深度参与多场景技术攻坚,探索你想选择的职业发展方向; 在这里,你将和我们一起,采用领先的数字化及人工智能等技术持续解决商业活动中的现实问题,创造技术价值,为消费者带来更加美好的体验!欢迎加入我们! 以下工作内容你均有可能参与: 1、参与基础软件的设计、开发和维护,如分布式文件系统、缓存系统、Key/Value 存储系统、数据库、Linux 操作系统等,探索 AI 在系统调优中的应用(如通过机器学习预测热点数据提升缓存命中率); 2、参与国际电商系统及基础设施的核心模块开发,集成 AI 模型服务,为公司产品提供强有力的后台支持,设计并实施最强大的解决方案; 3、参与产品的开发和维护,完成从需求到设计、开发和上线等整个项目周期内的工作,能够通过 AI 工具提升开发效率; 4、参与海量数据处理和开发,使用Java/SQL/Python开发 ETL 流程,结合大模型实现数据清洗与特征工程自动化(如利用大模型生成 SQL 查询模板); 5、参与项目为用户提供丰富而有价值的桌面或无线软件产品,能够探索 AI 在业务场景的落地应用(如大模型在供应链定价、销量计划、库存、履约等复杂场景的智能洞察和协同,基于大模型的个性化推荐系统,交互式智能导购,需求预测模型部署,异常检测算法实现等)。

更新于 2025-04-21