智能互联淘宝闪购-用户增长-Agent工程专家-北京
任职要求
1. 专业能力 RL / 决策智能：理解 MDP、策略梯度、Q-Learning、Actor-Critic 等核心概念，了解 Offline RL 或 Model-based RL；能将业务问题建模为 RL 问题 工程能力：精通 Python，熟练掌握 Java 或 C/C++ 至少一种；熟悉 PyTorch，了解分布式训练原理 生成式 AI：理解 LLM 的能力与局限，熟悉 Prompt Engineering、RAG、Agent 框架等应用范式；对多模态内容生成有基本认知 AI Coding：AI 编程工具重度玩家，具备极强的 Prompt 编写与调优能力，理解如何让 AI 写出生产级代码 2. 能力特质 能快速啃透前沿论文并转化为工程代码 有独立完成的开源…
工作职责
聚焦用户增长（User Growth）核心业务场景，利用强化学习（RL）与生成式 AI 技术推动业务智能化升级。你将在真实的亿级流量场景中，参与从算法策略到工程落地的全链路建设，解决广告竞价、创意生成、用户生命周期管理等高价值问题。 岗位职责： 1. RL 出价与竞价策略 参与基于强化学习的广告出价系统建设，将静态出价升级为多步序列决策范式，构建 State → 推理 → Action → Reward 的完整闭环 探索 Decision Transformer / Offline RL 等前沿方法在 RTB 竞价场景的落地 2. RL 训练与推理工程 参与 RL / LLM RL 训练框架建设，支撑 PPO、DQN、GRPO 等算法的高效落地，优化训推异步与分布式训练策略 解决 RL 训练中的工程瓶颈（样本传输延迟、显存优化、训练稳定性），跟进 VERL、Ray 等前沿框架并结合业务落地 3. AIGC 创意与 Agent 工程 设计和实现 AIGC 驱动的规模化创意供给体系，覆盖文案生成、图片创意、视频素材等多模态内容生产，构建生成 → 风控审核 → 语义去重 → 效果反馈的全链路闭环 构建面向用增业务的 AI Agent 系统（创意 Agent、广告优化师 Agent 等），设计多智能体协同架构与工具集成方案 4. AI Coding 与研发效能 深度使用 AI 编程工具（Cursor、Claude Code 等）驱动日常研发，探索 AI 辅助代码生成、代码审查、自动化测试等场景的最佳实践 参与 AI Coding 全链路覆盖的推进，提升团队 AI 辅助代码占比与研发效能 5. 在线引擎与实验体系 参与用增引擎体系（RTA / RTB / 创意供给引擎）核心模块开发，优化高并发系统性能与稳定性 建设特征工程、样本回流与 AB 实验体系，支撑策略的科学评估
聚焦用户增长（User Growth）核心业务场景，利用强化学习（RL）与生成式 AI 技术推动业务智能化升级。你将在真实的亿级流量场景中，参与从算法策略到工程落地的全链路建设，解决广告竞价、创意生成、用户生命周期管理等高价值问题。 岗位职责： 1. RL 出价与竞价策略 参与基于强化学习的广告出价系统建设，将静态出价升级为多步序列决策范式，构建 State → 推理 → Action → Reward 的完整闭环 探索 Decision Transformer / Offline RL 等前沿方法在 RTB 竞价场景的落地 2. RL 训练与推理工程 参与 RL / LLM RL 训练框架建设，支撑 PPO、DQN、GRPO 等算法的高效落地，优化训推异步与分布式训练策略 解决 RL 训练中的工程瓶颈（样本传输延迟、显存优化、训练稳定性），跟进 VERL、Ray 等前沿框架并结合业务落地 3. AIGC 创意与 Agent 工程 设计和实现 AIGC 驱动的规模化创意供给体系，覆盖文案生成、图片创意、视频素材等多模态内容生产，构建生成 → 风控审核 → 语义去重 → 效果反馈的全链路闭环 构建面向用增业务的 AI Agent 系统（创意 Agent、广告优化师 Agent 等），设计多智能体协同架构与工具集成方案 4. AI Coding 与研发效能 深度使用 AI 编程工具（Cursor、Claude Code 等）驱动日常研发，探索 AI 辅助代码生成、代码审查、自动化测试等场景的最佳实践 参与 AI Coding 全链路覆盖的推进，提升团队 AI 辅助代码占比与研发效能 5. 在线引擎与实验体系 参与用增引擎体系（RTA / RTB / 创意供给引擎）核心模块开发，优化高并发系统性能与稳定性 建设特征工程、样本回流与 AB 实验体系，支撑策略的科学评估
1. 基于淘宝闪购-客如云餐饮&零售SaaS业务，进行餐饮SaaS数据产品体系和能力的搭建，包括数据中台、商家经营数据指标体系、BI自定义数据产品、场景智能分析数据产品、数据开放平台等产品建设； 2. 深入了解与理解本地业务，理解数据产品业务本质和SaaS商业客户经营的关系，抽象通用能力，打造创新高效、标准化、可复用的数据产品解决方案； 3. 负责产品全生命周期建设，与数据工程、算法、研发、业务团队紧密协作，确保数据产品高效支撑业务增长、风险控制、用户体验优化等关键场景； 4. 跟踪行业趋势（如LLM+Data、AI原生数据产品等），探索大模型、生成式AI在数据产品中的应用场景，推动数据产品智能化升级，如自然语言查询、自动洞察、智能预警、个性化数据推荐等，保持公司在数据产品领域的竞争力。
1、基于淘宝闪购本地生活业务，聚焦营销/推荐/搜索算法策略的优化、用户体验/产品效率提升、Al Agent赋能等方向，通过科学的指标体系定义和严谨的数据分析，快速发现、定位业务与技术方向的问题与机会 2、负责复杂实验的设计和评估，通过A/B或因果推断方法进行度量和分析，驱动算法&产品&策略持续优化创新，实现目标的增长和效率提升 3、利用数据挖掘、统计建模等方法主动完成较为深入的专项数据分析与洞察，将复杂问题进行拆解、定义并设计合理的解决方案，与各协作团队紧密配合，推进方案落地取得收益
1. 负责商家系统的前端架构设计、开发与持续优化，在APP、PC等渠道交付高质量的产品； 2. 围绕React技术体系和跨端容器，构建高可用、高性能、可扩展的跨端解决方案，确保产品的稳定性与用户体验； 3. 面向商家业务特点，推动建立统一的前端技术规范，开发流程与测试部署的最佳实践，推动团队效能提升； 4. 持续探索前沿技术（如大模型、Agent、MCP等），通过技术创新驱动业务增长与效率提升； 5. 关注并实践前端前沿技术，通过新技术反哺团队和前端技术产品及技术工具。