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淘天算法技术-用增权益算法-杭州/北京
淘天算法技术-用增权益算法-杭州/北京
发布于 3 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公算法优化工程师
算法优化工程师
Ctr/Cvr预估
Pytorch
Tensorflow
Uplift Model
因果推断
推荐系统
机器学习
用户增长
值不值得投
77综合评分
综合评分 77
淘天核心算法岗，技术前沿且成长空间巨大，薪资丰厚，但业务压力与工作强度较高。
从薪资福利、成长发展、工作生活和使命价值四个维度综合评估，方便横向比较。
薪资怎么样
5.3万
比算法优化工程师中位数高
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
约 3480 个在招 · 其中算法优化工程师 约 140 个
市场机会
选择面较广
杭州 · 算法优化工程师 · 约 150 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位隶属于淘天集团淘宝用户算法团队，主要负责通过外投广告、商品推荐及权益激励等算法驱动用户增长
你将搭建用户画像体系，训练CTR/CVR等预估模型，并探索因果推断与Uplift模型在红包、优惠券等权益分发中的创新应用，最大化平台GMV与用户转化
最低要求
熟悉常见的机器学习算法（LR、GBDT、DNN、Transformer等），掌握召回、排序、CTR/CVR预估等核心建模流程
熟悉TensorFlow/PyTorch等主流框架，具备良好的工程实现能力，能独立完成从算法设计到线上部署的全流程
对算法有强烈热情，具备优秀的逻辑思维、抽象建模能力和跨团队协作意识，能够在复杂业务中提炼技术问题并推动落地
工作职责
用户增量建模：搭建手淘最细粒度的用户画像体系，训练高精度CTR/CVR/GMV/LTV/LT等预估模型，让“未来价值”可预测、可运营
因果推断与Uplift建模范式创新：针对红包、优惠券、消息推送等干预动作，构建高精度的多目标Uplift模型体系，精准识别“因果增益人群”
探索基于Meta-Learner、Uplift Transformer、Deep Causal Network等前沿方法的工业级落地实践
个性化权益分发机制创新：主导互动红包、平台补贴、优惠券等多样化权益的发放策略设计与算法迭代，推动从“规则驱动”向“模型驱动”的演进，探索个性化、实时化、智能化的激励分配机制，最大化单位资源撬动的GMV与用户转化
优先资格
具备扎实的搜推广相关项目经验者优先，尤其在增量建模与Uplift Model构建、因果推断在推荐等场景的应用、权益/补贴/红包等运营资源的智能分配与效果归因、多目标优化/预算分配/拍卖机制设计等任一方向有深入实践者
在KDD、SIGIR、WWW、ICML、NeurIPS、RecSys等国际顶会发表过相关论文
在ACM、数学建模、天池、Kaggle等竞赛中取得优异成绩
有大规模在线广告、推荐系统、用户增长或营销自动化系统的实战经验
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 依托淘宝亿级用户规模与丰富的高维交互场景，能接触到业界最前沿的算法落地实践与海量数据
- 团队技术氛围浓厚，汇聚顶尖算法精英，有利于个人技术深度的突破与行业影响力的建立
- 岗位直接挂钩平台核心指标（GMV、LTV），业务价值显性化，容易产出有影响力的技术成果
缺点 / 挑战
- 业务指标导向强，模型迭代需直接对核心业务结果负责，面临较高的业务压力与复杂的线上工程挑战
- 需要频繁跨团队协作，推动算法策略在复杂业务链路中的落地，对沟通与项目管理能力要求较高
- 适合对算法有强烈热情、具备扎实搜推广建模经验，且希望在亿级用户规模下挑战因果推断与决策优化等前沿技术的算法人才
角色解读
- 从算法工程师成长为搜推广或用户增长领域的算法专家，主导亿级用户规模的核心算法体系演进
- 未来可向技术负责人或业务算法架构师方向发展，带领团队攻克前沿技术难题并驱动业务增长
- 搭建细粒度用户画像体系，训练CTR/CVR/GMV等高精度预估模型，实现用户未来价值的可预测与可运营
- 针对红包、优惠券等干预动作构建Uplift模型，精准识别因果增益人群，探索前沿因果推断方法的工业级落地
- 设计并迭代个性化权益分发机制，推动从规则驱动向模型驱动演进，最大化单位资源撬动的GMV与用户转化
- 扎实的机器学习基础（LR、GBDT、DNN、Transformer），精通搜推广核心建模流程与召回、排序策略
- 熟练掌握TensorFlow/PyTorch，具备从算法设计到线上部署的全流程工程实现能力
- 在因果推断、Uplift建模或多目标优化方向有深入实践，能将复杂业务问题抽象为数学模型
申请策略
- 提前了解淘天集团近期的用户增长策略与权益分发玩法，思考如何用算法解决其中的痛点，在面试中展现对业务的深刻理解
- 重点突出在CTR/CVR预估、Uplift建模或因果推断方向的实际项目经验及业务收益（如GMV提升、转化率增长）
- 展示在KDD、RecSys等顶会的论文发表或Kaggle等竞赛的优异成绩，证明扎实的学术与工程底子
- 强调从算法设计到线上部署的全流程独立负责经验，体现优秀的工程实现与落地能力
- 深入复习因果推断与Uplift Model的前沿论文（如Meta-Learner、Deep Causal Network），并尝试在开源数据集上复现
- 强化多目标优化与运筹优化在资源分配场景下的应用理解，熟悉拍卖机制设计与预算分配策略
面试指南
- 采用STAR法则（情境、任务、行动、结果）描述项目，重点突出“业务痛点-技术方案-创新点-量化收益”的逻辑闭环
- 对于开放性问题，先明确优化目标与约束条件，再拆解为特征工程、模型选择、策略迭代的步骤，展现系统性思维
- 请详细介绍你过往项目中Uplift Model或因果推断的落地经验，遇到了哪些挑战，如何解决的？
- 在CTR/CVR预估中，如何处理样本选择偏差或数据稀疏问题？
- 如果让你设计一个红包/优惠券的个性化分发策略，你会如何建模以最大化GMV？
- 从算法设计到线上部署的全流程中，你是如何保证模型性能与工程稳定性的？
- 准备1-2个自己主导的、有显著业务收益的搜推广或用户增长项目，深挖其中的技术细节与踩坑经验
- 复习推荐系统、因果推断的经典与前沿论文，确保能应对深度的技术探讨与原理追问
职位点评
薪资福利85
成长发展95
工作生活40
使命价值75
薪资福利
85较高
核心算法岗薪资处于行业领先水平，且整体薪酬福利体系完善，稳定性较高。
薪资信号未披露（AI估算：3.5千–7万/月）
成长发展
95较高
岗位聚焦前沿的因果推断与Uplift建模，依托亿级用户场景，技术挑战大，个人技术成长与行业影响力提升空间极大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈机器学习、因果推断、Uplift Model、Meta-Learner、Deep Causal Network、TensorFlow、PyTorch
成长机会快速成长为领域专家或技术负责人、参与从0到1的创新项目、主导关键技术方向
业务类型profit_center
工作生活
40较低
JD未提及工作模式与WLB相关信息，但作为核心业务算法岗，通常面临较高的业务迭代压力与工作强度。
工作模式未明确
办公地点科技园/产业园
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
75中等
通过算法优化提升亿级用户的购物体验与平台效率，具有一定的社会价值与行业影响力，但本质上仍属于商业变现与增长驱动。
行业发展稳定成熟行业
社会影响中性/一般
使命信号驱动淘宝用户的高效增长与长期价值提升、用算法改变用户体验
创新程度积极采用新技术
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