预测/决策/大模型应用算法工程师

亮点 / Highlights:

1. 全面参与广告、营销增长、供应链、大模型多个方向的算法体系建设，在高速增长的业务场景中积累跨领域的系统性技术实践；

2. 能塑造大模型 AI Agent 完整落地经验，主导参与从数据构建、模型微调、RAG 工程到 Multi-Agent 编排的完整 AI 应用链路，积累市场稀缺的大模型产业落地经验；

3. 真实业务挑战，在海量用户规模、多元业务场景下解决有真实商业价值的算法难题，每一项技术突破都直接反映在业务核心指标上；

4. 团队与成长，技术氛围浓厚、学术与工程并重，跟随业务高速发展获得快速成长，有机会成长为兼具业务视野与技术深度的复合型算法专家。

岗位职责 / Duties:

1. 主导团队内算法体系的从 0 到 1 建设，深度参与广告策略、营销增长、供应链智能预测、大模型应用等 AI 方向的整体架构设计与技术路线制定，推动算法能力成为业务核心竞争力；

2. 基于海量用户行为数据与多源业务信号，综合运用机器学习、深度学习、强化学习、博弈策略、因果推断等前沿技术，构建预测及排序场景全链路算法体系；在向量化召回、CTR/CVR 模型预估、LTR、多目标排序等方向持续突破，模型能力对标业界前沿，全面提升营收及用户体验；

3. 建设端到端的供应链智能决策体系：融合时序深度学习（DeepAR、TFT、N-BEATS 等）、图神经网络、因果建模与异常检测技术，精准刻画节假日效应、促销扰动、 热点活动、外部冲击等复杂场景下的需求规律，显著提升预测精度；并在此基础上构建库存优化与调度的联合决策模型，实现供应链全链路的降本增效；

4. 深度推进 LLM 大模型技术在业务场景的工程化落地：通过高质量数据工程与 SFT/RLHF/DPO 等对齐技术，打造适配业务垂域的专属模型能力；构建生产级 RAG 系统，融合向量检索、稀疏检索、Reranker 重排序及动态知识更新机制；设计并实现企业级 Multi-Agent 协作框架，涵盖工具调用、动态任务规划、长期记忆管理与多步推理，落地自动化决策及代操作场景；

5. 结合业务全局视角，设计跨场景的多目标优化策略，主导 AB 实验体系建设，支撑算法策略的高效迭代与科学度量；与产品、工程、数据、运营等团队深度协作，将算法价值快速转化为业务增长，沉淀私域知识及 Agent 工作流，构建数字员工实践 AI at work 提效。