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大麦国际-演出票务算法

大麦国际-演出票务算法

发布于 大约 3 小时前

普通员工/个人贡献者

北京市
中级经验
全职员工
仅现场办公
本科
机器学习工程
动态定价
安全攻防
推荐系统
搜索算法
机器学习
英语
Ba算法
黄牛防控

AI 估算 · 25k–40k

阿里算法岗,北京一线城市,薪资竞争力强,技术难度高。

职位详情

关于这个职位

该职位主要负责演出票务领域的算法研发,包括用户端营销推荐、搜索导购、B端动态定价以及安全攻防(如黄牛防控)等

你将利用海量数据和机器学习技术优化票务体验与运营效率,适合对算法和演出行业有热情的求职者

最低要求

本科及以上学历,计算机或软件开发类专业

热爱演出行业,致力于在此领域长期发展,有相关实习经验者优先
具备良好的逻辑分析、问题解决、沟通协作、突破创新、全局思维等能力
符合阿里人才观:聪明、乐观、皮实、自省

工作职责

参与营销算法、搜索导购算法等C端用户算法的实现

参与B端动态定价,BA算法的实现
参与安全攻防,黄牛防控等算法的实现

优先资格

有海外留学背景优先,英语或日/韩语能作为工作语言优先

AI 洞察

优缺点分析

优点

  • 涉及用户、B端、安全多种算法方向,技能积累全面
  • 演出行业有活力和趣味性,工作内容不枯燥
  • 工作强度较大,尤其是项目上线期间可能需要加班
  • 算法迭代快,需要持续学习新技术和业务知识
  • 适合热爱技术、对演出行业感兴趣、抗压能力强、追求快速成长的算法工程师

缺点 / 挑战

  • 阿里大平台,海量真实业务数据,技术挑战大,成长迅速
  • 安全攻防领域对实时性和准确性要求高,压力较大

角色解读

  • 初阶算法工程师可逐步成长为高级算法专家,深入钻研具体业务场景
  • 可向技术管理方向发展,带领团队完成复杂算法项目
  • 行业前景广阔,演出票务结合AI,未来可转向娱乐、文化等领域的算法岗位
  • 负责C端用户算法,如营销推荐、搜索导购,提升用户购票体验和转化率
  • 参与B端动态定价和BA算法,优化票务定价策略和业务分析
  • 开发安全攻防算法,识别和防范黄牛行为,保障平台交易安全
  • 扎实的机器学习/深度学习基础,熟悉推荐系统、搜索排序、定价算法等
  • 熟练使用Python、TensorFlow/PyTorch等工具,具备良好的工程实现能力
  • 良好的逻辑分析和问题解决能力,具备英语或日韩语沟通能力更佳

申请策略

  • 在面试中展示你对阿里价值观(聪明、乐观、皮实、自省)的理解
  • 提前研究大麦业务,思考算法如何提升用户体验和营收
  • 突出推荐系统、定价算法或安全相关的项目经验和实习经历
  • 强调海外背景或语言能力,尤其是英语或日韩语
  • 展示对演出行业的热情,如相关项目或兴趣爱好
  • 系统学习推荐系统、动态定价算法等知识,阅读相关论文
  • 动手实践Kaggle或开源项目,提升工程能力
  • 了解票务行业和黄牛攻击手段,积累领域知识

面试指南

  • 使用STAR法则(情境、任务、行动、结果)结构化回答问题
  • 先明确问题的业务目标,再选择合适的技术方案,并考虑评估指标和潜在风险
  • 结合具体案例展示逻辑分析和创新思维
  • 请描述一个你参与过的推荐系统项目,包括算法选择和效果评估
  • 如何设计一个动态定价模型来平衡利润和用户满意度?
  • 如果遇到大规模黄牛抢票,你会如何设计反作弊算法?
  • 你如何评估一个搜索导购算法的效果?
  • 请举例说明你如何解决一个复杂的业务问题并推动落地

职位点评

75
综合评分

阿里大厂算法岗,前沿技术,薪资优厚,但工作强度大、现场办公。

从薪资福利、成长空间、工作节奏和岗位方向综合评估,方便横向比较。

更适合这类人
最适合追求技术成长和高薪资、能接受高强度工作的求职者。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利85
成长发展90
工作生活40
使命价值70

薪资福利

85较高

该职位薪资位于一线城市算法岗的高水平,公司平台稳定,福利完善,补偿性动机满足较好。

薪资信号未披露(AI估算:25K-40K/月)

成长发展

90较高

涉及多种前沿算法方向,技术挑战大,成长空间广阔,发展性动机满足度高。

技术前沿前沿/新兴技术
技术栈机器学习、推荐系统、动态定价、搜索导购、安全攻防
业务类型ambiguous

工作生活

40较低

仅现场办公,且互联网大厂通常工作强度较大,生活化动机满足度低。

工作模式仅现场办公
办公地点未明确
加班情况未提及(无法判断)

使命价值

70中等

演出行业具有一定社会价值,但岗位直接服务于商业目标,意义感动机中等偏上。

行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
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