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3、是业务驱动的算法组,注重业务能力+技术能力,不光是卷技术,只要业务有效,都会有很高的收获;
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职位描述
1、主导淘宝全场景(userTrigger、textTrigger、itemTrigger、imageTrigger)的新一代的智能推荐系统设计。
2、利用大语言模型(LLM)及多模态大模型(MLLM)技术,构建集"Query深度理解、用户长周期记忆
Memory建模、个性化推词生成"于一体的 AIGQ (AI-Generated Query)核心引擎。
3、主导LLM增强型的排序模型升级,探索大模型在多目标优化(DAU/IPV/GMV)排序优化中的深度融合应
用;构建支持多场景泛化的统一排序架构,突破传统范式瓶颈,实现技术与业务的双重创新。|
4、探索并搭建面向中国用户的 AI 穿搭素材引擎,结合 MLLM 与 AIGC技术,构建服饰智能搭配、美感度评
分、虚拟上身及背景编辑等核心能力,实现服饰商品内容的智能生成与批量化生产,显著提升商品素材生
产效率与内容质量。
团队介绍
1、我们聚焦于下一代智能导购的核心技术研究,致力于推动电商搜索体验的持续升级,服务亿级用户规模下
的搜索DAU与GMV增长。团队主要围绕两个方向开展工作:
2、生成式Query推荐:在淘宝搜前、搜中、搜后的全周期场景下,融合前沿生成模型与深度学习技术,构建端
到端的query推词能力,为用户提供更精准、更具启发性的购物建议;
3、AI 驱动的创新导购工具:深入探索服饰搭配、商品 PK 等智能导购能力,将复杂、抽象的用户需求转化为
可计算、可交互、可落地的算法产品,持续拓展电商导购的能力边界。
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Oubaaa
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