预测/决策/大模型应用算法工程师
岗位摘要
主导团队算法体系从0到1建设，参与广告策略、营销增长、供应链智能预测、大模型应用等AI方向的架构设计与技术路线制定，推动算法能力成为业务核心竞争力；基于海量用户行为数据与多源业务信号，综合运用机器学习、深度学习、强化学习、博弈策略、因果推断等技术，构建预测及排序场景全链路算法体系
岗位职责
- 主导团队算法体系从0到1建设，参与广告策略、营销增长、供应链智能预测、大模型应用等AI方向的架构设计与技术路线制定，推动算法能力成为业务核心竞争力
- 基于海量用户行为数据与多源业务信号，综合运用机器学习、深度学习、强化学习、博弈策略、因果推断等技术，构建预测及排序场景全链路算法体系
- 在向量化召回、CTR/CVR模型预估、LTR、多目标排序等方向持续突破，对标业界前沿，提升营收与用户体验
- 建设端到端供应链智能决策体系，融合时序深度学习、图神经网络、因果建模与异常检测，刻画节假日效应、促销扰动、热点活动、外部冲击等复杂需求规律，并构建库存优化与调度联合决策模型
- 推进LLM大模型技术工程化落地，通过数据工程与SFT/RLHF/DPO等对齐技术打造垂域模型，构建生产级RAG系统，设计企业级Multi-Agent协作框架，落地自动化决策与代操作场景
- 结合业务全局视角设计跨场景多目标优化策略，主导AB实验体系建设，与产品、工程、数据、运营团队协作，将算法价值转化为业务增长并沉淀私域知识及Agent工作流
任职要求
- 数学、统计、运筹学、计算机或相关专业硕士及以上学历，具备扎实的概率统计、最优化理论与数学建模能力
- 在机器学习、深度学习、搜索推荐、计算广告、因果推断、供应链预测或大模型应用等其一方向有深厚积累，能独立完成从问题定义、算法设计、实验验证到效果度量的完整研发闭环
- 有顶会论文（KDD/NeurIPS/ICML/WWW等）或业界落地案例者优先
- 熟练掌握Python、Java或Scala等主流编程语言，具备扎实的数据结构与算法基础，能高效使用AI IDE工具及应用Spec Coding等范式
- 了解模型训练、推理优化（量化、蒸馏）及在线服务部署的完整流程
- 具备TB/PB级数据处理经验，熟悉Hadoop、Spark、Flink等大数据技术栈，具备特征工程、样本构建与数据质量治理能力
- 具备LLM微调（SFT/RLHF/DPO）与模型评估经验，有生产级RAG系统（向量数据库、混合检索、Reranker）构建经验，熟悉主流Agent开发框架（LangChain/AutoGen/LlamaIndex/CrewAI等），了解Context Engineering、Harness Engineering等工程实践
- 具备较强业务理解力与数据敏感度，能通过数据分析定位问题、提炼洞察，将业务目标转化为可量化的算法优化方向，熟悉AB实验设计与因果效果评估方法
- 具备出色的问题洞察与跨团队推动能力，能在业务复杂性与技术创新之间找到最优路径，乐于在高速成长环境中持续学习
福利待遇
- 全面参与广告、营销增长、供应链、大模型多个方向的算法体系建设，在高速增长业务场景中积累跨领域系统性技术实践
- 塑造大模型AI Agent完整落地经验，主导参与从数据构建、模型微调、RAG工程到Multi-Agent编排的完整AI应用链路，积累市场稀缺的大模型产业落地经验
- 面对海量用户规模与多元业务场景，解决有真实商业价值的算法难题，技术突破直接反映在业务核心指标上
- 团队技术氛围浓厚，学术与工程并重，跟随业务高速发展获得快速成长，有机会成长为兼具业务视野与技术深度的复合型算法专家