岗位描述
岗位职责:
1. 负责唯品会商品详情页评价、问答、种草等内容场景的推荐与排序算法研发,以内容消费、转化等核心指标为牵引,持续打磨图文多模态建模能力与排序链路,提升用户体验与转化效率;
2. 基于用户行为对商品、内容做深入理解分析,深化商详页个性化商品推荐场景的全链路迭代优化,覆盖召回、精排、重排等环节,结合业务特性抽象技术问题,推动方案端到端落地;
3. 推进多场景多目标建模与协同优化,实现跨场景用户兴趣的统一表达与场景差异化策略,解决多目标约束下的分发效率最大化问题;
4. 探索大模型、生成式模型等前沿技术在内容推荐场景的创新应用,解决内容理解与个性化分发等关键问题,推动电商推荐技术升级。
任职要求:
1. 计算机相关专业本科及以上学历,2 年以上搜推广算法经验,从事过召回、排序、机制策略、NLP 或 CV 相关算法研发(满足其一即可);
2. 数据结构基础扎实,在机器学习、深度学习、推荐系统、数据挖掘、运筹优化中至少一个方向有深入的理论积累与研发经验;熟练掌握 Java/Python/Golang/C++ 之一,熟练使用 SQL;
3. 熟练掌握 TensorFlow/PyTorch 等主流深度学习框架中的至少一种,理解底层原理,具备模型调优与工程化落地能力;
4. 具备优秀的分析与解决问题能力,能将复杂业务问题抽象为技术方案并推动端到端落地;具备技术判断力与业务敏感度,能平衡短期业务目标与长期技术投入;有良好的团队协作沟通能力与强烈的主人翁意识;
5. 优先条件:具备推荐系统全链路系统性认知、独立负责核心模块并取得显著业务成果者;有大模型或多模态实践经验者;在 SIGIR/KDD 等顶级会议发表论文者。