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算法工程师-AI智能决策(生成式/强化学习/因果推断)

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  • 技术类

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岗位职责

  1. 参与“AI智能决策”核心引擎的算法创新与落地,面向权益激励、货品优惠定价、广告出价、搜索/推荐流量机制等通用场景,提升模型预估效果和决策出价精准度,持续提升ROI/GMV/LTV与用户体验;
  2. 通过因果推断建模、运筹决策算法、出价/流量机制策略等技术创新,探索个性化、实时化、智能化的激励分配引擎,最大化平台GMV与用户转化,提升资源分配效率;
  3. 探索生成式权益、LLMxUplift、AI Agent智能决策等方向,推动前沿AI技术核心电商业务领域的落地与应用;
  4. 面向亿级用户、亿级资金、百亿级流量,完成从数据指标体系建设、离线训练与评估、仿真推演、在线AB与监控到持续技术迭代的工业级应用落地,应用AI驱动资金/流量智能决策,助力商业增长。

职位要求

  1. 本科及以上学历,计算机科学/人工智能/运筹优化/数理统计等相关专业优先;
  2. 具备扎实的编程基础(Python/C++/Java),熟悉常用算法与数据结构;
  3. 熟悉TensorFlow/PyTorch等主流框架,具备良好的工程实现能力,能完成从算法设计到线上部署的全流程;
  4. 有深度学习基础理论,具备优秀的逻辑思维、抽象建模能力和跨团队协作意识,能够在复杂业务中提炼技术问题并推动落地;
  5. 对AI技术充满好奇心,主动关注大模型、搜推广、NLP、强化学习等领域前沿进展;
  6. 在因果推断、广告出价、运筹优化、强化学习/在线学习、大模型等领域有实战经验者优先。 【加分项】
  7. 在KDD、SIGIR、WWW、ICML、NeurIPS、RecSys等国际顶会发表过相关论文;
  8. 在ACM、数学建模、天池、Kaggle等算法竞赛中取得优异成绩;
  9. 有大规模在线广告、搜推系统、权益发放、用户增长等方向实习经历或大模型训练/微调经验(如Llama、GPT、多模态模型)相关项目经历。

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