TapTapTapTap 推荐算法工程师（上海）

参与推荐场景的全链路算法优化工作，提升用户体验； 参与平台流量分发机制设计，在用户、内容、创作者之间形成良性循环； 分析并构建用户、内容画像，理解视频/图像/文本内容，能灵活转化到业务优化环节中； 针对不同业务场景，能够设计并推动落地技术方案。

1. 负责淘宝闪购AI搜索产品相关算法研发，构建支持自然语言交互的多模态搜索系统，生成融合文字、商品、视频的混合Feeds流。 2. 设计即时零售场景专用的大语言模型微调方案，优化商品搜索的深度思考能力，解决购物攻略、口碑评测等复杂查询需求。 3. 开发闪购场景的实时推荐算法，结合用户画像与限时促销策略，实现个性化商品排序。 4. 搭建多模态商品理解系统，整合图像识别、文本语义分析等技术，提升非标品搜索准确率。 5. 探索AI助手在即时零售导购中的应用，开发需求细化、对比推荐等交互功能，优化用户购物决策路径 。

1. 负责增长模型的设计与落地 -构建并优化用户增长相关模型：包括但不限于推荐CTR/CVR 预估、用户画像、兴趣分类、冷启动、内容质量模型 -结合业务数据建立 分层策略（新增用户 / 活跃 / 沉默 / 回流） -利用算法驱动 拉新、激活、留存、转化、复购 2. 数据分析与增长实验 -设计 A/B 实验与多变量实验，推动结果落地 -构建埋点体系、数据闭环，主导指标归因分析 3. 用户生命周期洞察 -建立用户画像、兴趣与行为特征建模 -分析用户生命周期关键节点，提供增长机会点和优先级评估 4. 跨团队协作推进业务增长 -与产品、运营、市场共同制定增长方案 -从数据分析帮助业务策略，为决策提供量化依据

工作职责： 1、负责58同城各业务线的搜索系统、推荐系统、智能匹配，广告计算等算法的优化，不断提升业务效果及用户体验 2、参与建立公司级的用户画像体系，为数据分析、算法推荐提供支持 3、探索前沿机器学习/深度学习算法（如NLP、计算机视觉），推动AI技术在业务中的落地 4、与产品、数据团队协作，制定技术方案并实现高效代码交付