智能互联阿里妈妈-广告算法工程师(预估方向)-北京
任职要求
1、计算机、数学或统计学相关专业硕士及以上学历； 2、熟练掌握Java/C++/Python中至少一门语言，有扎实的数据结构和算法基础； 3、熟悉常用的机器学习算法； 4、具备优秀的分析和解决问题的能力，良好的沟通协作能力； 5、有大模型、数据挖掘、机器学习、强化学习、信息检索、自然语言理解、推荐系统、计算广告学及算法博…
工作职责
1、主导阿里妈妈搜索广告精排预估模型的创新与迭代：聚焦点击率（CTR）、转化率（CVR）、GMV 等核心任务，通过用户长序列建模、多模态特征融合、高阶交叉、生成式预估、Scaling Law 驱动的大模型演进等方向，系统性提升模型序和准度。 2、主导预估模型的基础设施建设，涵盖算力友好的算法设计、分布式训练加速、线上低延迟部署、端到端链路优化及计算复杂度控制，推动前沿模型技术在高并发、实时性要求严苛的工业场景中规模化落地。
1、主导阿里妈妈搜索广告精排预估模型的创新与迭代：聚焦点击率（CTR）、转化率（CVR）、GMV 等核心任务，通过用户长序列建模、多模态特征融合、高阶交叉、生成式预估、Scaling Law 驱动的大模型演进等方向，系统性提升模型序和准度。 2、主导预估模型的基础设施建设，涵盖算力友好的算法设计、分布式训练加速、线上低延迟部署、端到端链路优化及计算复杂度控制，推动前沿模型技术在高并发、实时性要求严苛的工业场景中规模化落地。
1、探索生成式预估范式在搜索推荐场景的可行性与边界，系统分析生成式模型相较于传统判别式模型在表达能力、泛化性与训练效率上的优劣；设计可扩展的生成式架构，涵盖生成式训练范式、结构优化、以及基于强化学习的排序目标对齐方法，构建具备scale-up潜力的下一代预估模型体系。 2、研究大语言模型（LLM）在电商场景下的个性化CTR/CVR预估应用，探索模态对齐、用户行为链（CoT）建模等技术路径，将LLM的推理能力迁移至用户偏好理解与意图推断，实现更精准的人货匹配与动态兴趣建模。 3、主导大模型预估系统的基础设施建设，涵盖算力友好的算法设计、分布式训练加速、线上低延迟部署、端到端链路优化及计算复杂度控制，推动前沿模型技术在高并发、实时性要求严苛的工业场景中规模化落地。
负责阿里妈妈核心广告产品的广告主投放效果优化、广告产技能力创新和客户增长。 岗位职责 • 负责提升广告主的全生命周期体验，驱动客户成长。主导广告体验Agent等AI原生应用的研发，通过大模型实现智能诊断、策略建议、自动优化等功能，通过技术手段显著降低广告主的操作门槛与决策成本，提升广告投放体验。 • 主导广告核心的智能出价（Bidding）算法的设计与迭代。利用深度学习、强化学习、大模型等技术升级智能出价算法，直接对广告主的投放效果负责。 • 参与阿里妈妈广告业务的算法体系建设，持续探索商业化模式创新，打开业务天花板。同时，保持对学术界和工业界前沿动态的高度关注，将最新的技术思想快速引入并转化为可落地的解决方案。
1. 出价与流量调控：设计并实现超大规模在线广告实时竞价系统和实时出价算法，满足广告主多目标、多约束下的广告投放诉求； 2. 机制设计与运筹优化：将运筹优化、博弈论与深度学习深度融合，构建高效、公平、收益最优的拍卖分配机制； 3. 前沿技术落地应用：探索强化学习、大模型（LLM）、图学习等前沿AI技术在直播广告投放、创意、客户工具、营销科学等方向的创新应用； 4. 产品协同与业务驱动：与产品、工程、运营团队紧密协作，将算法能力转化为可落地的直播广告产品，支撑业务高速增长。