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大模型驱动的用户理解&权益发放模型优化-阿里星/T-Star

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部门介绍

【 】 我们是淘天集团用户算法团队,聚焦亿级用户全生命周期的兴趣理解和价值挖掘,致力于通过前沿AI技术,与手淘用户外投拉承、互动商品推荐、权益发放、消息触达及88vip会员等核心场景进行深度结合,为淘宝用户增长与长期价值提升持续注入动力,打造AI驱动的用户增长新引擎。 我们以超大规模机器学习、生成式/多模态商品召回与排序、Agent创新应用、序列行为建模、因果推断与运筹优化等为核心技术引擎,不仅在传统的获客效率、用户活跃度、增量GMV和用户LTV等关键指标上持续突破,更在探索AI如何重塑用户理解、激发潜在需求、优化全局策略等前沿领域。 这里,你将接触到最顶尖的技术挑战,参与定义电商未来的增长范式。加入我们,一起用AI领跑用户增长的未来! 相关研究课题细分方向如下: ● 课题1:大模型驱动的用户增长算法新范式 ○ 核心任务:利用大模型的世界知识与推理能力深度理解用户意图、预估长期价值,结合生成式推荐与导购Agent,重新定义电商用户增长的获客与转化链路。 ● 课题2: 大模型时代的电商权益生成式发放与可解释建模 ○ 核心任务:突破传统""打分发券""范式,用LLM构建增量因果预估与未来行为预测能力,并探索Post-CoT等白盒推理机制,让优惠券的发放既智能又可解释。

岗位职责

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职位要求

  1. 计算机科学/人工智能/机器学习等相关领域的硕士或博士,具备扎实的编程基础(Python/C++/Java),熟悉常用算法与数据结构。
  2. 掌握机器学习基础理论,了解搜、推、广系统/自然语言处理/多模态/因果推断/运筹优化等至少一个领域。
  3. 有PyTorch/TensorFlow等框架使用经验,参与过算法竞赛(Kaggle/天池等)或开源项目者优先。
  4. 对AI技术充满好奇心,主动关注大模型、搜推广系统、NLP、强化学习、因果推断等领域前沿进展。
  5. 在顶级会议或高水平期刊发表过论文,或有复现前沿论文的经验者优先。
  6. 具备较强的问题拆解能力,能通过数据分析定位业务痛点并提出创新思路。
  7. 良好的沟通能力,能与工程师、产品经理高效协作,将技术方案转化为业务价值。
  8. 对电商场景有基本认知,愿意深入理解用户需求与商业逻辑。 【加分项】
  9. 有大模型训练/微调经验(如Llama、GPT、多模态模型)或搜推广算法相关项目经历。
  10. 有海量数据处理经验或者大厂实习经验。
  11. 在算法竞赛中获得优异成绩(ACM-ICPC/挑战赛TOP10等)或者顶会论文发表。

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