岗位职责
- 负责电商平台搜索、推荐、广告等核心业务的CTR/CVR/创意优化/商业化模型算法研发与优化，持续优化用户体验与业务效率；
- 优化从召回、粗排、精排到混排的全链路排序模型体系，驱动GMV和商业化增长；
- 深入分析用户行为与业务数据，挖掘业务增长点，构建数据模型并推动算法策略落地与迭代；
- 应用前沿深度学习技术如多任务学习、多模态建模、超长序列建模、强化学习、图神经网络等，解决业务中的关键问题；
- 探索生成式AI技术在电商领域的应用，包括但不限于用户/商品理解、生成式推荐、智能创意生成等，打造下一代智能电商体验。
职位要求
- 扎实的机器学习理论基础，熟悉LR、GBDT、DNN、Transformer等经典与深度学习模型；
- 熟练掌握TensorFlow或PyTorch等至少一种主流深度学习框架；
- 良好的编程能力，熟悉常用数据结构与算法，熟悉Java/Python/C++中至少一门编程语言，拥有使用Hadoop/Spark/Flink等分布式框架处理海量数据的经验；
- 出色的业务理解能力和数据敏感性，优秀的学习能力与问题解决能力，对通过算法驱动业务增长有强烈兴趣，善于思考与创新；
- 良好的沟通协作能力，能够与数据、工程等团队高效配合。 加分项
- 具备中大型互联网公司搜索、推荐、广告等相关模型实际落地经验；
- 熟悉大语言模型、生成式检索、多模态大模型等技术，有相关实践经验；
- 在分布式机器学习、大规模稀疏模型、GPU训练调优等方面有丰富的实战经验；
- 在SIGIR、KDD、ICML、WWW、RecSys等顶级会议或期刊发表过相关论文；
- 在ACM/ICPC、KDD Cup、Kaggle等主流算法竞赛中取得过优异成绩。
