主分类：搜索推荐与业务决策算法研发
来源 JD 数据（旧分类保留，当前主分类见上方）
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"job": {
"job_title": "阿里国际-广告算法高级工程师（CTR/CVR 预估）-杭州",
"job_level": "高级",AI生成
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"department": "阿里集团",
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"job_category": "技术类-算法"AI生成
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"company_description": "阿里国际数字商业业务涉及国际电商平台及跨境商品交易。"
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"language": "6. 具备良好的沟通协作能力和英文表达能力，能够与不同职能、语言及文化背景的合作伙伴高效沟通，共同推动跨团队、跨地域项目落地",AI生成
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"responsibilities": "1.负责国际电商平台多站点（Gmarket、Lazada、Daraz、Miravia ）、多语言搜索广告场景的核心算法设计与优化，围绕广告收入、投放效率、转化效果和用户体验等关键目标，持续提升广告系统的整体效果与商业价值。\n2. 深入参与搜索广告全链路优化，覆盖多语言 Query 理解、商品与广告召回、广告相关性建模、CTR/CVR 预估与排序、创意优选、流量分配及竞价机制等方向，推动算法能力在复杂业务场景中规模化落地。\n3.基于平台海量用户、商品与商家数据，探索大语言模型、深度学习、强化学习、图表示学习、迁移学习及计算机视觉等技术，解决跨语言语义理解、数据异构、样本稀疏和跨域泛化等核心挑战。\n4. 深入理解业务与客户需求，独立识别增长机会和关键问题，完成从问题定义、方案设计、模型研发、实验评估到线上迭代的完整闭环，以可量化的业务结果推动产品和策略持续演进。\n5. 保持对工业界与学术前沿的敏感度，结合国际电商广告的实际特点开展技术创新，沉淀可复用的算法能力与方法论，并支持将高价值成果产出为国际顶级学术会议论文。",
"requirements_text": "1. 计算机科学、数学、统计学或相关专业硕士及以上学历，具备扎实的数学基础、算法功底，以及对机器学习基本理论与方法的系统理解。\n2. 在以下至少一个方向具备深入的研究积累或成熟的工业实践经验：互联网搜索、推荐与广告算法，深度学习，大语言模型，知识表示与推理，计算机视觉，统计机器学习，或广告拍卖机制。\n3. 深入理解算法原理及其适用边界，能够将理论方法转化为真实业务中的可落地方案；在机器学习、信息检索、计算广告或机制设计等相关领域的国际顶级会议发表论文者优先。\n4. 具备出色的逻辑思维和系统分析能力，善于识别复杂业务要素之间的关系与影响，能够对问题进行清晰的分解、抽象和建模，并形成完整、可行且可验证的解决方案。\n5. 对挑战性问题保持热情，拥有较强的自驱力、求知欲和快速学习能力，能够在快速变化和复杂环境中主动推进问题解决，并持续稳定地交付结果。\n6. 具备良好的沟通协作能力和英文表达能力，能够与不同职能、语言及文化背景的合作伙伴高效沟通，共同推动跨团队、跨地域项目落地。",
"skills": [AI生成
"机器学习",
"深度学习",
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"fulltext": "阿里国际-广告算法高级工程师（CTR/CVR 预估）-杭州\n阿里国际-广告算法高级工程师（CTR/CVR 预估）-杭州\n\n基础信息\n职位类别：技术类-算法\n工作地点：杭州\n\n职位描述\n1.负责国际电商平台多站点（Gmarket、Lazada、Daraz、Miravia ）、多语言搜索广告场景的核心算法设计与优化，围绕广告收入、投放效率、转化效果和用户体验等关键目标，持续提升广告系统的整体效果与商业价值。\n2. 深入参与搜索广告全链路优化，覆盖多语言 Query 理解、商品与广告召回、广告相关性建模、CTR/CVR 预估与排序、创意优选、流量分配及竞价机制等方向，推动算法能力在复杂业务场景中规模化落地。\n3.基于平台海量用户、商品与商家数据，探索大语言模型、深度学习、强化学习、图表示学习、迁移学习及计算机视觉等技术，解决跨语言语义理解、数据异构、样本稀疏和跨域泛化等核心挑战。\n4. 深入理解业务与客户需求，独立识别增长机会和关键问题，完成从问题定义、方案设计、模型研发、实验评估到线上迭代的完整闭环，以可量化的业务结果推动产品和策略持续演进。\n5. 保持对工业界与学术前沿的敏感度，结合国际电商广告的实际特点开展技术创新，沉淀可复用的算法能力与方法论，并支持将高价值成果产出为国际顶级学术会议论文。\n\n职位要求\n1. 计算机科学、数学、统计学或相关专业硕士及以上学历，具备扎实的数学基础、算法功底，以及对机器学习基本理论与方法的系统理解。\n2. 在以下至少一个方向具备深入的研究积累或成熟的工业实践经验：互联网搜索、推荐与广告算法，深度学习，大语言模型，知识表示与推理，计算机视觉，统计机器学习，或广告拍卖机制。\n3. 深入理解算法原理及其适用边界，能够将理论方法转化为真实业务中的可落地方案；在机器学习、信息检索、计算广告或机制设计等相关领域的国际顶级会议发表论文者优先。\n4. 具备出色的逻辑思维和系统分析能力，善于识别复杂业务要素之间的关系与影响，能够对问题进行清晰的分解、抽象和建模，并形成完整、可行且可验证的解决方案。\n5. 对挑战性问题保持热情，拥有较强的自驱力、求知欲和快速学习能力，能够在快速变化和复杂环境中主动推进问题解决，并持续稳定地交付结果。\n6. 具备良好的沟通协作能力和英文表达能力，能够与不同职能、语言及文化背景的合作伙伴高效沟通，共同推动跨团队、跨地域项目落地。\n1.负责国际电商平台多站点（Gmarket、Lazada、Daraz、Miravia ）、多语言搜索广告场景的核心算法设计与优化，围绕广告收入、投放效率、转化效果和用户体验等关键目标，持续提升广告系统的整体效果与商业价值。\n2. 深入参与搜索广告全链路优化，覆盖多语言 Query 理解、商品与广告召回、广告相关性建模、CTR/CVR 预估与排序、创意优选、流量分配及竞价机制等方向，推动算法能力在复杂业务场景中规模化落地。\n3.基于平台海量用户、商品与商家数据，探索大语言模型、深度学习、强化学习、图表示学习、迁移学习及计算机视觉等技术，解决跨语言语义理解、数据异构、样本稀疏和跨域泛化等核心挑战。\n4. 深入理解业务与客户需求，独立识别增长机会和关键问题，完成从问题定义、方案设计、模型研发、实验评估到线上迭代的完整闭环，以可量化的业务结果推动产品和策略持续演进。\n5. 保持对工业界与学术前沿的敏感度，结合国际电商广告的实际特点开展技术创新，沉淀可复用的算法能力与方法论，并支持将高价值成果产出为国际顶级学术会议论文。\n1. 计算机科学、数学、统计学或相关专业硕士及以上学历，具备扎实的数学基础、算法功底，以及对机器学习基本理论与方法的系统理解。\n2. 在以下至少一个方向具备深入的研究积累或成熟的工业实践经验：互联网搜索、推荐与广告算法，深度学习，大语言模型，知识表示与推理，计算机视觉，统计机器学习，或广告拍卖机制。\n3. 深入理解算法原理及其适用边界，能够将理论方法转化为真实业务中的可落地方案；在机器学习、信息检索、计算广告或机制设计等相关领域的国际顶级会议发表论文者优先。\n4. 具备出色的逻辑思维和系统分析能力，善于识别复杂业务要素之间的关系与影响，能够对问题进行清晰的分解、抽象和建模，并形成完整、可行且可验证的解决方案。\n5. 对挑战性问题保持热情，拥有较强的自驱力、求知欲和快速学习能力，能够在快速变化和复杂环境中主动推进问题解决，并持续稳定地交付结果。\n6. 具备良好的沟通协作能力和英文表达能力，能够与不同职能、语言及文化背景的合作伙伴高效沟通，共同推动跨团队、跨地域项目落地。",
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