智能互联淘宝闪购-生成式商品推荐算法专家-杭州/上海
任职要求
1. 基础能力 ◦ 计算机、数学、统计学等相关专业硕士及以上学历，3年以上算法相关经验； ◦ 扎实的编程能力（Python/Java/C++），熟悉TensorFlow/PyTorch等框架及大数据处理技术（Hadoop/Spark）； 2. 技术方向 ◦ 推荐方向：精通召回…
工作职责
1. 研发个性化推荐系统，优化首页、爆品团、超抢手等场景商品的CTR/CVR指标，提升用户转化率； 2. 应用深度学习（如NN模型、LightGBM）、图神经网络等技术，挖掘用户兴趣与商品关联性； 3. 结合多模态技术（NLP/CV）优化商品标题、图文素材的匹配度，增强推荐理由的生成能力； 4. 跨团队协作，将物流、B端信号等融入到商品流量机制中。
1. 供给定价算法 ◦ 负责本地外卖商品动态定价算法的设计与优化，结合运筹优化、因果推断、收益管理等方法，平衡供需关系与平台收益。 ◦ 基于用户行为、市场供需、竞争环境等数据，构建实时定价模型，提升定价精准度与用户体验。 ◦ 设计并迭代补贴策略（如货补、折扣），通过A/B测试验证效果，优化补贴效率。 2. 商品推荐算法 ◦ 研发个性化推荐系统，优化首页推荐、详情页推荐等场景的CTR/CVR指标，提升用户转化率。 ◦ 应用深度学习（如NN模型、LightGBM）、图神经网络等技术，挖掘用户兴趣与商品关联性。 ◦ 结合多模态技术（NLP/CV）优化商品标题、图文素材的匹配度，增强推荐理由的生成能力。 3. 选品机制算法 ◦ 构建选品核心能力（如销量/GMV预测、品类规划），通过机器学习与因果推断技术匹配场域调性需求。 ◦ 设计组合套餐（如“主食+饮品”）的选品策略，优化客单价与用户满意度。 ◦ 搭建公司级选品系统平台，推动算法在营销活动、超抢手、品团购等业务场景的落地。
1. 负责淘宝闪购营销算法，包括平台补贴定价、商家智能营销、店品价格机制、商流X物流联动等； 2. 负责用户全生命周期体验与成长，促进拉新和留存； 3. 参与营销创新性算法的研究及开发工作； 4. 协同业务进行跨团队合作。
1. 负责淘宝闪购导购主链路，生成式搜索推荐系统的研发工作，包括但不局限于OneRec/OneSearch类的生成式架构的设计与实现，覆盖千万级DAU的个性化搜索推荐场景。 2. 主导生成式推荐全链路算法开发，包括端到端内容生成、Decoder Only架构优化、强化学习奖励系统设计等创新模块，显著提升计算效率与推荐质量。 3. 构建多模态用户行为建模系统，将短期搜索点击行为与长期购买偏好融合，打造具备语义理解能力的用户标识(UID)体系。 4. 探索生成式技术在搜索排序中的应用，开发层次量化编码技术，解决商品信息结构化难题，提升CTR和订单转化率。
1、负责淘宝闪购场景下的核心搜索推荐场景流量分发机制设计与模型开发，提升商品和店铺的算法匹配效率及平台长期生态价值； 2、深入理解业务场景，优化算法模型，提高用户点击率和转化率，增强用户体验； 3、通过数据挖掘与分析，不断迭代算法模型，提升流量分发对平台目标的牵引能力； 4、参与算法团队的技术攻关，解决实际业务中的复杂问题，推动技术创新。