阿里巴巴智能信息-推荐算法工程
35-65K·16薪 北京朝阳区来广营 5-10年 本科
1、负责信息流推荐的算法设计及优化工作； 2、深入理解业务需求，对用户行为进行分析，通过数据挖掘和机器学习等技术建立有效的用户画像和用户预测模型； 3、持续
面向淘宝直播场景，结合淘宝大数据，通过算法建模解决直播场景下推荐/生态/营销问题，不限于： 1. 直播推荐：打造高效先进的推荐模型(召回/排序/重排)，在直播强- 1、负责手机淘宝推荐业务前台产品的迭代与建设，通过挖掘用户决策需求&洞察交易体验问题，完成相应的产品方案设计、策略迭代，为流量增长及成交提升负责； 2、关注市
- 负责淘宝基于大模型的大规模推荐算法领域的实践 职位描述 1、有较大规模模型的训练经验（不限于搜推，NLP/多模态也可）； 2、工程能力强； 3、有搜推算法的经验
- 1. 团队负责淘宝首页、信息流的业务研发。本次招聘推荐架构、AI Agent方向的Java工程。 2. 持续打磨用户体验、升级系统架构，为数亿用户建设体验极致
- 我们是淘天集团淘宝用户算法团队，致力于通过外投广告算法、商品推荐算法、权益激励算法及消息触达策略的深度融合，驱动淘宝用户的高效增长与长期价值提升。团队聚焦用户全
- 淘天营销算法团队作为淘系核心的算法团队，致力于解决从商品供给到前台推荐全链路的算法优化，服务的业务包括服务业务包括淘宝百亿补贴、淘宝秒杀、淘宝首页宫格、淘宝大促
- 岗位职责： 1、负责平台核心场景的推荐策略设计与迭代，提升用户观看时长、留存率、会员转化率等核心指标 2、深度理解长视频平台用户行为与内容生态，构建多维度兴趣标
- 自己所在组，海量hc，欢迎投递 1. 参与亿级用户规模的高德个性化搜索引导场景优化，应用机器学习/深度学习/大模型算法提升推荐结果指标 2. 负责多入口多场
- 职位描述 1. 负责核心业务场景下的算法设计与优化，推荐领域的召回/粗排模型开发及策略迭代，推动技术方案在业务中落地并提升关键指标； 2. 基于大规模数据构建用
- 职位描述： 1、升级召回算法，包括多兴趣向量化召回、个性化生成式召回、世界知识融合召回等； 2、优化排序算法，包括用户超长行为序列建模、国家差异化建模、Tra
- 职位描述 1、AI for Rec: 研究如何利用模态对齐、用户行为CoT等技术手段, 基于LLM的推理能力和世界知识提升对用户个性化偏好的刻画，赋能电商场景下
- 加入千问/夸克APP的核心团队，共同打造下一代AI智能助理的“推荐大脑”。包括但不限于：对话推荐、AI内容创作、内容消费，负责推荐系统的算法设计、优化及落地，通
- 团队介绍： 我们是阿里国际站-智能技术部引擎工程团队，负责了阿里巴巴国际站的三大核心业务：搜索，广告和推荐的底层核心引擎系统，联合算法及上下游的业务技术团队，为
- 1. 面向淘宝推荐核心场景：首页信息流和视频Tab的商品、短视频、图文等内容推荐业务。 2. 超大规模推荐算法研发：超大规模商品、短视频、图文内容业务的召回、排
- 1. 负责推荐系统全链路算法设计与优化包括召回、粗排、精排、重排等阶段，提升核心业务指标（CTR、转化率、用户留存、多样性等）； 2. 深度理解业务场景，将用
- 千问C端事业群-夸克-高级搜索推荐算法工程师/专家-视频笔记排序 1. 负责搜索场景多模态内容相关的召回、排序、策略等算法设计与优化（如笔记/视频） 2. 负
- 职位描述： 1、AI驱动的搜推策略优化：设计并协同推动基于大语言模型（LLM）、语义理解、多模态商品表征的下一代跨境B2B搜推算法策略，显著提升国别化、多语言查
- 职位名称：推荐策略产品专家 一、岗位职责： 1. 负责AE速卖通推荐系统相关策略的规划与实施，优化内容、商品等推荐算法，提升用户体验和核心业务指标 2. 分
- 关于我们： MOS 实验室隶属于阿里 ATH 千问事业群。我们致力于在大模型时代打造具有全球影响力的 AI 原生产品，推动 AI 从“被动对话”向“主动服务与复
- 负责核心业务核心的推荐算法建设、大模型技术落地等，包括但不限于： 1. 推荐算法方向：利用机器学习、深度学习等算法处理海量用户数据，进行全链路的推荐算法构建和
- 岗位职责： 1. 负责淘宝搜索&推荐数据分析，通过科学的指标体系定义和探索性数据分析，准确描述业务现状，快速发现和定位各方向的问题与机会； 2. 对信息流、文本
- 团队介绍： 我们是ICBU智能技术部引擎工程团队，负责了阿里巴巴国际站的三大核心业务：搜索，广告和推荐的底层核心引擎系统，联合算法及上下游的业务技术团队，为广告
- 职位描述 1、推荐召回与排序：超大规模的商品、视频、直播、主题推荐业务下的召回、排序、重混排模型，及跨域多模态推荐技术。 2、认知推荐：基于GPT等新一代认知智
- 岗位职责： 1. 负责淘宝信息流场景下的直播推荐算法研发工作，提升用户体验与转化效率； 2. 主导信息流直播业务全链路推荐体系的构建，包括召回算法、CTR/CV
- 1、负责淘天直播推荐算法研发工作，深度参与淘宝直播 toC 推荐链路分发、toB 主播工具以及AI agent的建设、算法提效以及体验机制类的优化工作，可深度参
- 一、岗位职责 1. 负责公司推荐系统的设计、开发、优化和维护工作，确保系统的稳定性、高性能和高扩展性。 2. 运用数据挖掘、机器学习等技术，对海量数据进行分
- 岗位职责： 1. 负责搜索场景多模态内容相关的召回、排序、策略等算法设计与优化（如笔记/视频）； 2. 负责超大规模深度学习在用户建模、CTR预估、多场景迁移学
- 职位描述 1.负责淘宝特价版推荐产品，参与信息流机制策略设计与落地，并设计推荐用户产品体系，提升推荐分发效率与用户体验深入分 2.分析产品及用户数据，结合市场趋
- 搜索/推荐/广告算法均可 职位描述： 1. 负责POI和短视频内容相关的LBS推荐引擎算法和技术研发，应用机器学习/深度学习算法提升推荐系统效果。 2. 负责
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