岗位职责

电商在多个业务场景中的算法应用; 包括商品评价、商品内容生成, 营销等场景对算法开发和优化

应用包括 CLIP/BLIP/GPT 系列模型, 对评价和商品的多模态内容进行理解和结构化, 建设评价标签、商品卖点、创意等内容的分类体系;
应用前沿的推荐算法, 提升评价排序场景的内容转化效率, 不断改善评价内容消费的体验
基于 LLM/SD 等多模态内容生成技术, 生成高质量的商品标题、描述/卖点文案和商品图; 提升商品内容的转化效果, 提高运营的内容制作效率; 总结各业务场景的内容生成流程, 建立商品内容创作/生产的产品化的框架, 并结合线上行为效果对素材等进行优选优化
应用归因分析、增量建模等技术, 对用户行为分层、建模和预测, 提升交易链路中的营销/发券效率, 支持业务在产品设计上的机制优化

职位要求

[图像方向]在以下至少一个领域有深入的研究：包括但不限于：Diffusion Model, GAN, VAE, 图像生成/编辑, 图像和谐化、风格迁移、多模态内容理解;
[NLP方向]熟悉NLP算法, 在领域内有成熟实践经验(如文本分类/序列标注/句对关系判断/文本生成/聚类等), 有 LLM/RM/RHLF 模型训练和优化实践经验优先
[推荐方向]对推荐系统召回/排序/多目标/多任务学习/冷启动中一个或多个方向有过丰富的实战经验, 熟悉业界经典的算法模型（如FM、LR、CF、DNN、Wide&Deep等）和指标, 熟悉神经网络框架与大数据计算工具;
[营销方向]熟悉个性化优惠券、Push算法、智能投放等领域经验(如S/X-learner、uplift tree等)