智能互联阿里妈妈-广告大模型算法工程师（搜索召回）-北京*
任职要求
1.推荐/搜索/广告/机器学习相关背景，扎实的算法和数据结构基础，良好的学习能力和沟通能力，对算法驱动数据增长怀有热情； 2.对推荐系统排序和模型有过丰富的实战经验，熟悉业界经典的算法模型； 3.关注行业前沿技术应用和学术界最新理论突破，对建设超大规模机器学习算法中最具挑战性的问题充满热情，拥有良好的团队合作意识； …
工作职责
1.负责搜索广告场景的算法优化工作，包括召回、粗排等投放漏斗的模型优化； 2.利用大规模机器学习算法对用户兴趣建模和商品表征学习，提升超大规模广告的召回效率； 3.利用NLP、CV等技术研究多模态大模型和大语言模型在搜索广告中的应用与创新； 4.深入理解淘宝的业务特点，结合内容化等方向，挖掘算法驱动业务的增长点，并推动落地； 5.负责研究和推动用户冷启动&商品冷启动在搜索广告中的探索与应用。
1.负责搜索广告场景的算法优化工作，包括召回、粗排等投放漏斗的模型优化； 2.利用大规模机器学习算法对用户兴趣建模和商品表征学习，提升超大规模广告的召回效率； 3.利用NLP、CV等技术研究多模态大模型和大语言模型在搜索广告中的应用与创新； 4.深入理解淘宝的业务特点，结合内容化等方向，挖掘算法驱动业务的增长点，并推动落地； 5.负责研究和推动用户冷启动&商品冷启动在搜索广告中的探索与应用。
1.负责搜索广告场景的算法优化工作，包括召回、粗排等投放漏斗的模型优化； 2.利用大规模机器学习算法对用户兴趣建模和商品表征学习，提升超大规模广告的召回效率； 3.利用NLP、CV等技术研究多模态大模型和大语言模型在搜索广告中的应用与创新； 4.深入理解淘宝的业务特点，结合内容化等方向，挖掘算法驱动业务的增长点，并推动落地； 5.负责研究和推动用户冷启动&商品冷启动在搜索广告中的探索与应用。
联盟算法团队依托于联盟业务生态，以大模型、深度学习、多模态理解等先进AI技术来驱动站外广阔的十亿级消费者的电商营销场景发展。不同于站内确定性场景，我们直接面向站外复杂多变的电商生态，因此可以接触到业界前沿的领域知识，如微信、微博等社交领域、抖音快手小红书等内容场景。我们持续进行LLM大语言模型、深度学习、多模态理解、知识图谱、信息检索、图学习等前沿技术的研究，并通过搜索、推荐、投流、榜单、承接页等产品形式，在用户意图理解、渠道智能选品、商家营销建议、个性化召回、多场景多目标预估、排序策略、智能创意等领域进行深耕，在不断提升业务效果的同时，也在不断拓展基础技术和应用技术的边界。热忱欢迎对大语言模型、广告算法、搜索推荐和计算机视觉等方向感兴趣的同学加入我们，一起加油，共同成长！我们坚信你的加入，是我们彼此优秀的开始。
面向电商场景的广告/搜索/推荐业务，针对 召回/排序/机制策略 和 多模态AI模型、以及超大规模稀疏特征与Embedding，打造高性能的AI Serving系统。开展： 1. CPU/GPU/ASIC软硬件协同优化，发挥数十万CPU核和近万加速卡的计算潜力； 2. 稠密大模型 结合 稀疏-稠密模型的广告深度学习系统优化、编译优化和算法优化； 3. 面向广告/搜索/推荐AI Serving的新迭代范式探索。