岗位职责
- 参与淘宝闪购物流算法组基础策略算法的开发及AI应用,包括不限于:供需预测、活动弹性预估、多单取送顺序路径规划、ETA模型、骑手轨迹预测等基础模型迭代;
- 运用先进技术,包括不限于LLM后训练、Agent、VLA、Transformer、强化学习/模仿学习、diffusion生成式模型等新技术,围绕骑手、商户、用户进行行为进行建模,围绕骑手出勤完单、骑手接抢单、骑手取送顺序、空载轨迹等方面进行骑手one-model搭建,并不断优化推理耗时问题;
- 搭建业内调度域Top级仿真系统,不断优化物流仿真系统精度,深入了解业务和测算场景,提升系统易用性扩大业务影响面,赋能物流技术和业务发展,提效降本;
- 通过挖掘和精细化处理地理特征、骑手行为特征,骑手、用户画像embedding,持续迭代和提升模型精度,尤其是在恶劣天气、节假日等长尾场景。
职位要求
研究生及以上学历,具备LLM后训练、Agent业务应用、强化学习、深度学习技术背景,算法模型基础扎实; 熟悉Python,掌握Java或C++其一,具备良好的算法工程实现能力;对即时物流业务场景感兴趣,愿意主动了解、深挖业务; 思维严谨、逻辑清晰,具有较强的分析问题、抽象建模与解决问题的能力; 有耐心,沟通好,代码洁癖,脚踏实地。 base 北京、上海。