岗位职责：
1、负责搜索广告场景的算法优化工作，包括召回、粗排、精排、混排等整个ranking漏斗的模型优化；
2、利用大规模机器学习算法对用户兴趣建模和商品表征学习，提升超大规模广告的召回效率；
3、利用NLP、CV等技术研究多模态大模型和大语言模型在搜索广告中的应用与创新；
4、深入理解淘宝的业务特点，结合内容化等方向，挖掘算法驱动业务的增长点，并推动落地；
5、负责研究和推动用户冷启动&商品冷启动在搜索广告中的探索与应用；
职位要求
1、推荐/搜索/广告/机器学习相关背景，扎实的算法和数据结构基础，良好的学习能力和沟通能力，对算法驱动数据增长怀有热情；
2、对推荐系统排序和模型有过丰富的实战经验，熟悉业界经典的算法模型；
3、关注行业前沿技术应用和学术界最新理论突破，对建设超大规模机器学习算法中最具挑战性的问题充满热情，拥有良好的团队合作意识；
4、极佳的工程实现能力，精通C/C++、Java、Python等至少一门编程语言；
加分项：
1、有过大规模、分布式推荐、搜索、广告等相关算法领域的建设、优化经验；
2、在SIGIR、SIGKDD、AAAI、WWW、IJCAI等国际会议发表过论文；
3、在ACM-ICPC/NOI/IOI相关竞赛或机器学习相关竞赛