岗位职责
- 负责涉及超大规模的商品搜索和推荐业务下的召回、排序、重混排模型，及跨域多模态推荐技术，直接上手迭代天猫APP搜索、首页、商详、购后等核心场景的搜推算法;
- 负责搜推领域前沿问题的探索与研究，包括生成式搜索推荐、模型的Scaling UP、搜推策略Agent化等算法方案落地，提供全面的技术解决方案。
- 负责手猫端内、端外引流进承接页的相关算法建设，包括词推荐和承接页的个性化推荐效率优化，通过序列建模、迁移学习、图模型、多人群多目标建模等技术提升算法效率；
- 负责多场景的用户表征学习，LLM兴趣发现性推荐，内容冷启等场景内的应用落地，对整个搜索推荐系统架构进行迭代升级。
职位要求
- 计算机、数学或统计学相关专业硕士及以上学历；
- 熟练掌握Java/C++/Python中至少一门语言，有扎实的数据结构和算法基础；
- 熟悉常用的机器学习和深度学习算法，具备优秀的分析和解决问题的能力，良好的沟通协作能力；
- 有机器学习、强化学习、信息检索、推荐系统、计算广告学及算法博弈论相关领域研究和实践经验，在以上领域的国际会议或者期刊上发表过论文者更佳；
- 有生成式搜索推荐或者搜推Agent算法等经验背景的同学更佳；
