京东搜索算法专家
任职要求
1.有行业领先搜推广排序算法经验、电商生态系统建设经验、对搜索全链路有深入理解；
2.在相关的领域有较为突出的业界/…工作职责
1.搜索排序：通过ctr/cvr预估建模，优化粗排、精排、重排模型； 2.搜索相关性：通过深度文本匹配建模，优化相关性模型的准确率； 3.搜索召回：应用语义向量、个性化、多模态等召回技术，并优化检索漏斗和效率； 4.搜索意图理解：应用LLM等技术理解用户query意图，包括包括分词、标注、类目预估、query扩展等； 5.机制策略：通过EE/流量调控等技术，赋能平台和商家，优化全链路策略助力品类增长； 6.探索前沿机器学习/AIGC等算法，结合搜索场景并落地。
1、参与亿级用户规模的本地生活搜索优化，负责迭代到店业务搜索算法，包括到餐、到综、酒旅等，提升点击率、转化率等核心指标，提升用户在快手的本地生活搜索购物体验，促进生态良性发展； 2、参与机器学习与深度学习算法的核心研发工作，对本地生活搜索全链路进行建模优化，包括但不限于召回、相关性、粗排、精排、机制等方面，深度进行序列建模、迁移学习、强化学习、对比学习、多模态大模型等的算法和系统研发； 3、针对海量用户行为数据，提供基于分布式计算的算法解决方案，大幅提升算法计算规模和性能； 4、深入思考产品业务价值，参与制定及落实团队在技术、业务等多维度发展方向。
1、利用信息检索、自然语言处理、用户行为分析等提升搜索效果； 2、挖掘对搜索排序有用的特征信息，优化排序模型； 3、持续迭代提升视频搜索结果的排序质量。
1、参与亿级用户规模的电商搜索优化，提升电商搜索场景的GMV、购买用户数、点击率、转化率等核心指标，提升用户电商搜索购物体验，促进生态良性发展； 2、参与机器学习与深度学习算法的核心研发工作，对搜索全链路进行建模优化，包括但不限于召回、相关性、粗排、精排、机制等，深度进行序列建模、迁移学习、强化学习、对比学习、多模态大模型等的算法和系统研发； 3、针对海量用户行为数据，提供基于分布式计算的算法解决方案，大幅提升算法计算规模和性能； 4、参与搜索推荐机制的顶层设计，结合业务战略，优化电商流量结构和GMV结构，促进电商生态的健康发展。
我们是阿里巴巴饿了么到家搜索算法部门搜索导购算法团队，核心算法工作包括搜索导语生成、排序模型、机制策略、端智能等技术方向以及LBS业务特色下，算法技术的共性与特性探索。我们致力于研究最前沿的到家搜索增长解决方案，探索高价值本地大数据，深挖数据背后的基础运行规律，引领搜索算法技术变革。 1.负责搜索规模增长优化，从海量数据中提取相关特征，刻画用户搜索使用概率问题，负责导语排序模型、导语流量机制、端智能等方面的研究和实现。 2.负责算法驱动的业务拓展优化，包括但不限于零售行业增长、内容化兴趣激发、搜索全域渗透、趋势挖掘和分发、商业机制优化等。 3.参与LBS场景下极具挑战的算法研发工作，包括但不限于LLM在用户意图理解&导语生成&导语分发的深度应用、端云一体化的导购算法优化、生成式导语构建、LBS下的导搜算法系统等。