智能互联淘宝闪购-高级生成式营销算法专家-上海

方向一：搜推效率、生成式、店品券 岗位职责： 1、负责搜索/推荐业务的召回、粗排/精排算法设计和优化，提升大盘转化效率； 2、负责用户、商户、query、营销信号等各维度特征、模型样本等基础模块的搭建和优化； 3、应用机器学习/深度学习、生成式推荐等算法技术，优化召回/排序模型，推动生成式推荐算法的工业落地； 4、与上下游的数据、工程、产品等团队紧密配合，把算法模型等上线到业务场景中，提升业务效果； 5、跟进推荐系统前沿研究方向，结合业务场景进行创新与落地，做技术沉淀和paper发表。 方向二：大混排（统一混排）、全站推 岗位职责： 1、负责混排（信息流+商业化）算法的设计和优化，提升流量变现效率和用户体验； 2、建立并优化目标函数，通过混排多目标优化平衡用户体验 & 平台收益； 3、结合用户画像、内容特征、广告属性等多维度信号，构建高效的特征工程与模型； 4、应用深度学习、强化学习等技术优化推荐与广告混排效果； 5、与工程、产品、运营团队密切协作，将算法落地到生产环境，并持续监控与优化效果； 6、跟踪前沿的推荐与广告算法研究，推动新技术在业务中的应用。

方向一：搜推效率、生成式、店品券 岗位职责： 1、负责搜索/推荐业务的召回、粗排/精排算法设计和优化，提升大盘转化效率； 2、负责用户、商户、query、营销信号等各维度特征、模型样本等基础模块的搭建和优化； 3、应用机器学习/深度学习、生成式推荐等算法技术，优化召回/排序模型，推动生成式推荐算法的工业落地； 4、与上下游的数据、工程、产品等团队紧密配合，把算法模型等上线到业务场景中，提升业务效果； 5、跟进推荐系统前沿研究方向，结合业务场景进行创新与落地，做技术沉淀和paper发表。 方向二：大混排（统一混排）、全站推 岗位职责： 1、负责混排（信息流+商业化）算法的设计和优化，提升流量变现效率和用户体验； 2、建立并优化目标函数，通过混排多目标优化平衡用户体验 & 平台收益； 3、结合用户画像、内容特征、广告属性等多维度信号，构建高效的特征工程与模型； 4、应用深度学习、强化学习等技术优化推荐与广告混排效果； 5、与工程、产品、运营团队密切协作，将算法落地到生产环境，并持续监控与优化效果； 6、跟踪前沿的推荐与广告算法研究，推动新技术在业务中的应用。

团队介绍：我们是淘宝闪购-营销算法团队。 我们的使命：致力于打造满足用户对即时生活不断需求的技术引擎，实现用户、商家、平台的三方收益最大化。 我们的技术：以营销定价、运筹优化、用户价值预测为基座，融合多场景建模、时序预测、多目标预估等核心技术，构建技术驱动、人机协同的智能营销基础设施。 我们的文化：始终秉持持续成长、自我革新的价值观。在这里，你将有机会挑战近场零售最复杂的算法场景，与一群优秀的伙伴共同打造未来的智能营销平台。 岗位职责： 负责淘宝闪购营销场景下生成式算法体系的建设，包括但不限于营销定价、补贴策略、券包发放等运筹优化问题的建模与求解，覆盖千万级DAU的个性化营销场景。 主导生成式营销全链路算法开发，包括端到端营销决策生成、强化学习奖励系统设计等创新模块，显著提升营销ROI与订单转化效率。 构建多模态用户行为建模系统，融合短期实时行为与长期价值预估，打造具备因果推断能力的用户营销敏感度建模体系。 探索生成式技术在动态定价方面的应用，开发层次化编码与序列生成技术，解决复杂约束下的组合优化难题。

团队介绍：我们是淘宝闪购-营销算法团队。 我们的使命：致力于打造满足用户对即时生活不断需求的技术引擎，实现用户、商家、平台的三方收益最大化。 我们的技术：以营销定价、运筹优化、用户价值预测为基座，融合多场景建模、时序预测、多目标预估等核心技术，构建技术驱动、人机协同的智能营销基础设施。 我们的文化：始终秉持持续成长、自我革新的价值观。在这里，你将有机会挑战近场零售最复杂的算法场景，与一群优秀的伙伴共同打造未来的智能营销平台。 岗位职责： 负责淘宝闪购营销场景下生成式算法体系的建设，包括但不限于营销定价、补贴策略、券包发放等运筹优化问题的建模与求解，覆盖千万级DAU的个性化营销场景。 主导生成式营销全链路算法开发，包括端到端营销决策生成、强化学习奖励系统设计等创新模块，显著提升营销ROI与订单转化效率。 构建多模态用户行为建模系统，融合短期实时行为与长期价值预估，打造具备因果推断能力的用户营销敏感度建模体系。 探索生成式技术在动态定价方面的应用，开发层次化编码与序列生成技术，解决复杂约束下的组合优化难题。