飞猪旅行飞猪-算法高级工程师-营销算法

1、负责飞猪旅行行业的营销、发券、补贴等相关场景优化，深入理解业务经营逻辑，与业务建立良好的合作关系，通过算法帮助优化行业经营效率。 2、围绕行业的增长营销、补贴定价、供应链等多个方向进行算法的研发，提高酒店、交通、度假等多行业的经营效率和转化率。 3、围绕因果推断、智能定价、强化学习、时序预测等方向构建横向通用的算法能力。 4、利用AI改进业务经营流程，探索智能经营agent开发范式，探索前沿技术在经营侧的落地。

1、负责权益增量建模、权益推荐模型、优惠策略优化、权益最优化分配等核心算法的设计与实现，应用在营销场景（优惠/补贴发放、权益排序等）中提升用户留存转化、GMV及ROI； 2、结合业务场景，开发及优化权益增量Uplift、券领取核率预估、券引导GMV预估、权益补贴等模型，驱动营销活动精准化； 3、探索LLM、AI Agent、强化学习等前沿技术方向在营销领域的应用，通过copilot形式为业务同学提供智能服务，实现营销预算的算法全托管。

作为 AliExpress 营销场域智能供给与分发算法的核心成员，你将深度参与并主导基于大模型的跨境电商世界知识体系构建与智能分发系统研发，打通“站外趋势洞察—世界知识建模—站内用户-商品精准匹配”全链路，为平台沉淀高质量、结构化的全球知识资产，并在多个核心营销场域实现技术落地与业务价值转化。 具体职责包括但不限于： 1. 世界知识体系构建 面向跨境电商场景，设计并构建覆盖多语言、多模态、多地域的“世界知识”体系。通过大模型驱动的内容理解、跨语言对齐、图像-文本联合建模、知识图谱构建等技术，打造高效、准确、可解释的结构化商品与市场认知体系，支撑平台对全球热点趋势与消费需求的深度理解。 2. 商品语义匹配与认知对齐 负责站内外知识的语义融合与商品匹配算法研发。结合监督微调（SFT）实现用户偏好对齐，引入强化学习（RL）优化长期交互决策能力，并融合文本、图像等多模态信息，构建高精度、可泛化的商品语义表征与匹配模型，实现“外部趋势”与“内部供给”的智能链接。 3. 大模型与推荐系统融合创新 紧密结合业务痛点，探索大模型与推荐/分发系统深度融合的新范式。在供给理解、兴趣建模、生成式推荐、可解释性等方向推动技术创新，突破传统推荐瓶颈，为营销场域带来增量价值，驱动平台GMV与用户体验双增长。

1.运用大数据与AI技术，参与蚂蚁保险数字化运营算法研发，推动营销推荐、用户增长相关算法在互联网保险领域落地，包括用户理解、个性化排序技术、事件营销、潜客挖掘等。实现保险业务运营各环节效率提升； 2.深入理解用户和保险产品，通过智能化的人群定向、点击率/转化率预估建模等技术实现需求的精准匹配和产品推荐。