算法工程师-AI智能决策（生成式/强化学习/因果推断）

1. 01

   参与“AI智能决策”核心引擎的算法创新与落地，面向权益激励、货品优惠定价、广告出价、搜索/推荐流量机制等通用场景，提升模型预估效果和决策出价精准度，持续提升ROI/GMV/LTV与用户体验；

2. 02

   通过因果推断建模、运筹决策算法、出价/流量机制策略等技术创新，探索个性化、实时化、智能化的激励分配引擎，最大化平台GMV与用户转化，提升资源分配效率；

3. 03

   探索生成式权益、LLMxUplift、AI Agent智能决策等方向，推动前沿AI技术核心电商业务领域的落地与应用；

4. 04

   面向亿级用户、亿级资金、百亿级流量，完成从数据指标体系建设、离线训练与评估、仿真推演、在线AB与监控到持续技术迭代的工业级应用落地，应用AI驱动资金/流量智能决策，助力商业增长。

1. 01

   本科及以上学历，计算机科学/人工智能/运筹优化/数理统计等相关专业优先；

2. 02

   具备扎实的编程基础（Python/C++/Java），熟悉常用算法与数据结构；

3. 03

   熟悉TensorFlow/PyTorch等主流框架，具备良好的工程实现能力，能完成从算法设计到线上部署的全流程；

4. 04

   有深度学习基础理论，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；

5. 05

   对AI技术充满好奇心，主动关注大模型、搜推广、NLP、强化学习等领域前沿进展；

6. 06

   在因果推断、广告出价、运筹优化、强化学习/在线学习、大模型等领域有实战经验者优先。

【加分项】

1. 01

   在KDD、SIGIR、WWW、ICML、NeurIPS、RecSys等国际顶会发表过相关论文；

2. 02

   在ACM、数学建模、天池、Kaggle等算法竞赛中取得优异成绩；

3. 03

   有大规模在线广告、搜推系统、权益发放、用户增长等方向实习经历或大模型训练/微调经验（如Llama、GPT、多模态模型）相关项目经历。