蚂蚁集团-用增算法工程师-数字支付技术部

岗位职责

我们是支付宝支付增长算法团队，用算法手段驱动用户与商家的双向增长。在这里，你的工作不只是构建算法模型，更要制定与算法配套的策略（算法策略与业务策略），并对"一定成本与资源约束下的业务增长结果"负责。

作为业务算法工程师，你既要建设算法能力，也要把能力转化为可执行的策略，并推动端到端落地与效果闭环，三者缺一不可：

• 算法能力：在推荐 / 排序 / 匹配 / 预估、用户与商家理解等方向持续建设底层算法。
• 算法策略：把算法能力沉淀为支撑决策的策略体系，在成本与资源约束下做全局最优的分配、定价与动态调控。
• 业务策略：与产品、业务、运营协同制定增长策略，负责预算与资源分配、效果归因与策略迭代，让每一次策略调整都有数据支撑、可归因、可兜底。

团队内有两条业务方向，可聚焦其一，也欢迎跨方向： 方向 A ｜面向 C 侧用户增长：营销 推荐 定价

• 在给定的营销与触达成本约束下，通过算法与策略最大化用户增长（拉新与活跃），平衡增长规模、投入产出比与用户健康度。
• 聚焦用户理解与分层、智能选人、权益分发与定价、预算规划与动态定价、点位决策等方向，构建增长策略体系，把单点优化升级为成本约束下的全局统筹。
• 建立覆盖支付前后链路、端内外多场景的效果评估与归因框架（A/B 实验、因果增量 / Uplift 等），让每一次策略调整可归因、可兜底。 方向 B ｜面向 B 侧商家增长：商家识别 · 转化
• 在有限的线下作业与触达资源约束下，通过算法与策略最大化商家覆盖规模与质量。
• 聚焦商家识别与画像、商家推荐分发、商业 POI 建设、AOI 挖掘与建设、新店线索挖掘、品牌铺设追踪等方向，构建覆盖增长策略体系。
• 用智能外呼 / Agent / 作业智能助手等手段将线下作业流程在线化、自动化，支撑收单产品（如"碰一下"）的高效铺设与覆盖；建设业务目标与策略看板，把算法决策与商家大盘经营对齐。

任职要求

• 计算机 / 统计 / 数学 / 金融工程等相关专业本科及以上；3 年以上算法或策略相关工作经验（经验丰富者可放宽）。
• 扎实的机器学习基础，熟悉推荐 / 排序 / 多目标 / CTR-CVR 等任一方向的工程实战；熟悉常用框架（PyTorch/TensorFlow 等）与大数据处理（SQL/Spark/Hive）。
• 具备以下任一领域经验者更对口：
  • 方向 A：营销 / 推荐 / 广告、用户增长、补贴或权益定价、Uplift / 因果增量、ROI 优化、A/B 实验闭环。
  • 方向 B：商家理解、文本 / 语义匹配、实体识别 / 判重 / 关联、搜索 / NER、画像、智能客服 / 外呼 Agent、地理空间 / POI 建设。
• 既懂算法也愿意做策略：愿意走出"只交付模型"，参与策略制定、资源分配与业务效果闭环；能跨产品、业务、运营协作把策略落地。 加分项
• 主导过从 0 到 1 的算法或策略项目，并带来可量化的业务增量。
• 大模型应用（SFT/DPO/Agent/RAG/多模态）在业务场景落地的真实经验。
• 因果推断 / Uplift / 实验设计 / 动态定价任一方向的深入实践。
• 跨团队推动过策略、看板或平台化建设。

岗位标签

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特色标签

C/C++、Java、Python、候选集生成、候选集粗筛、分布式训练、初筛、发表算法相关优秀论文、向量搜索、基于向量的相似性检索、大数据处理工具(Spark/Hadoop/Hive)、大模型、大模型算法、大语言模型、排序后处理、推荐算法、搜索意图识别、搜索算法、数据挖掘、最终排序、机器学习、查询意图分类、查询扩展、查询理解、模型加速/性能优化、深度学习、深度语义召回、用户查询意图分析、算法工程化经验、粗粒度排序、精细排序、结果重排序、自然语言处理算法、语义匹配召回、语义扩展