岗位职责
我们是支付宝商家数字化算法团队，正在探索大模型、多模态与智能体技术在本地生活搜索推荐中的应用。希望你结合AI能力提升搜索推荐体验，让用户更容易发现合适的门店和商品。
- 负责本地生活搜索推荐系统核心场景（如首页Feed、附近、搜索结果页）的算法迭代，针对供给非标、动态复杂的特性，进行深度建模与策略优化；
- 应用大语言模型、多模态技术、智能体等前沿技术，解决Query理解、商品/门店理解、召回与排序中的痛点问题，提升匹配精准度；
- 设计并优化多目标排序策略，在用户体验（相关性、新奇度）、商家价值（公平性、冷启动）、平台交易（GMV、转化率）之间寻找最佳平衡点；
- 主导从业务问题定义、技术方案设计、AB实验验证到全量上线的全流程，通过数据分析与因果推断，持续驱动业务指标提升；
- 协同产品、运营及工程团队，将技术能力转化为可落地的业务解决方案，推动跨团队高效协作与闭环落地。
职位要求
- 计算机、数学、统计学等相关专业本科及以上学历，具备扎实的机器学习、深度学习理论基础；
- 3年以上搜索推荐算法优化经验，有本地生活、电商、内容社区等复杂场景下主导核心算法模块优化的成功案例；
- 精通搜索推荐技术栈，熟练掌握召回、粗排、精排、策略调控等环节，对CTR/CVR预估、多任务学习、LTR等有深入理解和实战经验；
- 具备将大模型、多模态、GNN等技术应用于搜推场景的经验，熟悉模型压缩、推理加速及工程化落地挑战；
- 具备极强的业务sense和数据敏感度，能通过实验方法科学评估策略效果，平衡短期指标与长期用户价值；
- 具备良好的跨团队沟通协作能力，能在多目标冲突和资源约束下推动技术方案落地，具备结果导向意识。
