职位描述
1.电商平台搜索query推荐：包括底纹，下拉推荐，相关搜索等产品。通过NLP，大模型等方式优化query的基础质量。通过召回/排序/重排序等方式提升query推荐的效果。方法上包括传统深度学习以及基于大模型。
2.电商平台搜索机制策略：通过优化多样性，丰富性提升消费者体验；通过对商品和商家的售后服务（配送时间，退货方式等）建模提升消费者的售后体验；通过对广告商品和自然结果混排同时提升消费者体验和广告收入；通过LTR的方式优化GMV等多目标；
3.电商平台搜索UV增长：通过优化特定渠道的全链路体验从而提升用户的留存和活跃；包括通过召回/排序/重排等方式提升query推荐的效果；通过商品池/商品召回/粗排/排序等方式对商品的全链路进行优化。
4.电商平台搜索供给：通过机制等方式选择和孵化出高效率，高价格力的商品，并带动大盘增长；技术方向包括全链路优化，商品量价模型，潜力模型，探索和利用等；
职位要求
1.计算机，数学或者相关专业；硕士以上学历；
2.对机器学习，深度学习等有较好的理解和实践；
3.自我驱动，优秀的代码能力，学习能力；良好的沟通能力；
4.有计算机顶级会议者优先，比如WWW，SIGIR，KDD等。
职位描述
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更新于：2025-01-20