岗位职责
- 核心场景优化：负责电商搜索（Search）或信息流推荐（Feed）场景的算法研发，通过优化召回、粗排、精排及重排策略，提升 CTR、CVR 及 GMV 等核心业务指标。
- 模型技术攻坚：深入研究和应用大规模稀疏模型、多任务学习（MTL）、序列建模、图神经网络（GNN）等深度学习技术；探索 LLM（大语言模型）在电商导购、意图理解及多模态内容生成中的落地应用。
- 机制策略设计：基于运筹优化和博弈论思想，设计多目标融合排序机制，动态权衡用户体验（留存/互动）、商家生态（流量扶持/ROI）与平台收益，实现流量的最优配置。
- 全链路提升：深入理解电商业务，从商品理解、用户画像构建到最终的交易转化，全链路优化“内容-商品-用户”的匹配效率。
职位要求
- 计算机、数学、统计学等相关专业本科及以上学历。 - 熟悉 C++/Python，具备扎实的数据结构与算法功底，熟练掌握 TensorFlow/PyTorch 等主流深度学习框架。 - 在搜索、推荐、广告（搜广推）某一领域有深入的实践经验，对召回、排序、冷启动、多目标优化等有独到见解。 - 具备优秀的业务理解能力，能够从海量数据中发现问题并提出解决方案。 - （加分项）有 LLM/AIGC 相关落地经验，或在 KDD、RecSys、ICML 等顶级会议发表过论文者优先。
