岗位职责
- 负责阿里巴巴国际站用户理解、召回、排序与策略等方向优化，优化搜索大盘买卖家匹配与转化效率
- 基于深度学习、图表征、多模态等技术，针对数据稀疏与多国家多行业等 B 类特有问题，结合大模型能力，优化大盘 CTR/CVR 排序与预估模型
- 负责超大规模深度学习在用户/商品表征学习、向量化召回、点击/成交转化模型预估等的应用和创新
- 探索大语言模型在搜推领域的应用（包括但不限于生成式推荐等）
- 结合以上方向的探索和研究，撰写发表论文，和业界、学术界保持良好的交流
职位要求
- 计算机、电子工程、人工智能、数学或相关专业硕士及以上学历
- 硕士三年以上/博士两年以上工作经验，有推荐、搜索、广告等背景优先
- 熟悉机器学习原理与算法，能熟练运用分类、回归、排序和NLP相关模型解决问题
- 熟练掌握Java/C++/Python等中至少一门语言、具有扎实的数据结构功底和强悍的代码能力
- 有大规模深度学习、强化学习和大语言模型应用或研究背景优先
- 熟悉Bert、GPT
- R1等预训练模型，对模型训练、prompt设计、 instruct微调、Multi-Agent系统框架技术有深入了解的优先
- 在WWW、KDD、SIGIR、RecSys、WSDM等国际顶会发表过论文者优先
