推荐算法/机器学习/NLP算法专家-搜索及推荐算法
团队介绍
AliExpress是阿里巴巴全球跨境B2C电商网站，买家遍布全球两百多个国家和地区，在俄罗斯等国家是当地最大电商。AliExpress是阿里巴巴全球化战略中非常重要的业务之一，正在高速成长中。我们部门负责整个网站首焦、频道、营销、猜你喜欢、购中购后、大促等场景的个性化推荐算法，利用大数据、人工智能等各类机器学习算法提升用户在整个网站的浏览购买体验，提升整个网站的流量匹配效率，是最重要的流量导购路径。这里如何解决多国、跨国、数据稀疏、数据长尾性等问题，都非常关键，是一个非常具有挑战的任务。我们急需有梦想，并且能够将梦想实现的同学加入, 未来已来，你在何处。(此次招聘为社招，可年后入职)
职位描述
负责对AliExpress数据进行挖掘和分析，敏锐的捕获数据价值和产品机会，从数据及算法上支持推荐业务发展：
1. 负责无线、PC端各场景个性化推荐算法、或核心算法技术的研发，并上线应用；
2. 能够根据业务需求提炼算法命题，通过机器学习或优化算法在工程上快速实现，提供整体解决方案；
3. 和工程团队及其他业务团队紧密合作推动数据产品及服务的落地，并表现出良好的团队协作交流能力。
职位要求
1、具备丰富的数据挖掘、机器学习 、自然语言处理、推荐系统、人工智能等相关领域的实践或研究经验；
2、具有扎实的工程实现能力，对算法相关的离线、在线系统的较有经验；
3、对技术充满热情、有前瞻性视野，并能逐步在业务中落地；
4、责任心强、团队合作、沟通能力佳。
有意者请发送简历至邮箱 yankang.zyk@alibaba-inc.com
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「端到端耗时缩减30-40%」要给出确切数字和绝对值。从1000ms降到600ms是降了40%，从100ms降到60ms也是降了40%，但这两个含义完全不一样。其他也是，涉及到数据，准备好证据，口径统一，面试会问
「熟练」「熟悉」「了解」混在一起用，读起来很乱。而且「了解前端需求」最好改成「具备前后端协作经验」
