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智能算法产品事业部-直播推荐-阿里妈妈-北京
智能算法产品事业部-直播推荐-阿里妈妈-北京
发布于 5 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公推荐系统
推荐系统
Ctr预估
多模态大模型
机器学习
深度学习
直播电商
算法研发
值不值得投
76综合评分
综合评分 76
阿里核心电商算法岗，前沿技术栈，高成长潜力，但工作强度可能较高
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
4.8万
比推荐系统中位数高
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 4440 个在招 · 其中推荐系统 35 个
市场机会
选择面较广
北京 · 推荐系统 · 86 个在招
职位详情
关于这个职位
负责淘宝信息流场景下的直播推荐算法研发，构建全链路推荐体系（召回、预估、混排等），并探索多模态大模型等前沿技术在直播电商中的应用，以提升用户体验与转化效率
最低要求
硕士及以上学历，计算机、人工智能或相关专业，具备推荐、搜索、广告、机器学习方向的实际工作经验
具备扎实的算法理论基础，优秀的学习能力与沟通能力，热爱用算法驱动数据增长与业务创新
具备良好的工程实现能力，熟练掌握C/C++、Java、Python等至少一门编程语言
具备敏锐的数据洞察力和出色的逻辑分析能力，擅长跨团队合作与技术交流
能够深入理解与分析业务需求，善于通过技术创新持续提升业务效率和用户体验
工作职责
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
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/CVR预估模型、流量分发机制及混排等方向的持续迭代
探索多模态大模型、生成式模型等前沿技术在信息流直播推荐场景的创新应用，引领直播电商推荐技术升级
优先资格
有直播电商、信息流混排等相关行业经验者优先，或在AI领域顶级国际会议/期刊发表过高水平论文者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 具备扎实算法功底、对直播电商感兴趣且追求技术深度的中高级算法工程师
缺点 / 挑战
- 处于阿里核心电商业务线，数据规模巨大，技术挑战性强，能接触最前沿的多模态大模型技术
- 业务竞争激烈，对算法效果的提升要求极高，需应对海量数据和高并发场景的技术压力
角色解读
- 可向高级算法专家、技术负责人方向发展，或在多模态/AIGC推荐领域成为行业领军人才
- 负责淘宝信息流直播场景的推荐算法设计与优化，涵盖召回、排序、混排等全链路环节
- 扎实的机器学习/深度学习理论基础，精通Python/C++等语言，熟悉推荐系统架构
申请策略
- 准备详细的项目复盘，展示如何通过算法优化解决具体业务痛点，体现数据驱动思维
- 突出在推荐系统领域的实际项目经验，特别是CTR/CVR预估、大规模数据处理及多模态技术应用案例
- 加强多模态大模型（如LLM、Diffusion）在推荐场景落地的相关知识储备，提升工程落地能力
面试指南
- 使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）描述项目，重点突出技术选型的理由、遇到的难点及量化后的业务收益
- 请详细介绍你过往负责的推荐系统架构及核心优化点
- 在多模态大模型应用于推荐场景中，你遇到过哪些挑战？如何解决的？
- 如何平衡召回的覆盖率与排序的精准度？
- 针对直播场景的特殊性（如实时性、互动性），你的算法策略有何不同？
- 复习推荐系统经典算法（FM, DeepFM, DIN等）及最新前沿论文，梳理个人项目中的数据指标提升细节
职位点评
薪资福利85
成长发展90
工作生活50
使命价值60
薪资福利
85较高
作为上市巨头企业的核心研发岗，薪资福利处于市场高位，稳定性强。
薪资信号未披露（AI估算：3.5千–6.0万/月）
成长发展
90较高
涉及多模态大模型等前沿技术，技术成长空间大，平台资源丰富。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈多模态大模型、生成式模型、推荐算法、CTR/CVR预估、Python、C++
业务类型profit_center
工作生活
50较低
大厂核心研发岗通常工作强度较大，JD未明确提及WLB相关福利。
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
60中等
服务于全球最大电商平台之一，具有显著的商业价值和社会影响力。
行业发展稳定成熟行业
社会影响正向社会影响力较高
创新程度积极采用新技术
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