团队介绍：电商算法团队，依托、今日头条、番茄小说、红果短剧等产品，帮助用户发现、讨论并获得好物，享受美好生活；帮助商家高效经营，创建良性商业生态；激励创作并分享购物经验使用心得，构建有真诚有信息的电商内容氛围。在这个团队，我们不仅要通过推荐、广告和搜索算法搭建消费者和商家之间的桥梁，也要通过风控算法和治理算法去甄别违规行为，保护用户的购物体验，保护真正诚信经营的商家；我们还要建设智能客服技术、大规模商品知识图谱来提升各个交易环节的效率，降低商家的经营成本；我们也要结合机器学习和运筹算法，来优化供应链和物流的效率和成本，并进一步提升用户物流体验；另外我们还会用业界先进的数据科学技术为业务健康发展保驾护航。我们的使命：用算法的能力，让用户总能发现好东西，让美好生活触手可得。 1、大规模匹配与运筹优化：针对“流量-主播-货品”的三维匹配场景，构建大规模运筹优化（OR）与双边市场匹配模型，求解高并发场景下的流量最优分配解，提升全局千展GMV与变现效率； 2、动态调度与流量平滑：借鉴双边调度（网约车派单/外卖调度）逻辑，将调度算法与流量控制策略引入直播流量分配，实现流量在不同时间段、不同主播层级间的动态平滑与实时干预，保障大盘流量的高效流转； 3、多目标协同与生态约束：搭建兼顾短期商业化收益（GMV/CTR/CVR）、用户体验（停留/互动/退货率）与生态健康（主播存活率、生态基尼系数）的多目标优化框架，求解Pareto最优解； 4、因果推断与Uplift建模：运用因果推断（Causal Inference）与Uplift建模，精准量化流量倾斜对不同生态位主播（尤其是冷启动与腰部主播）的边际增量效益，设计长效扶持算法策略。

1、专业背景：计算机、运筹学、统计学、应用数学等相关专业硕士学位、博士学位，3年以上算法研发经验； 2、算法功底：深入理解运筹优化（LP/MIP/凸优化）、博弈论机制设计或推荐/广告算法，在KDD、NeurIPS、ICML、AAAI等顶会发表过论文者优先； 3、项目经验：有网约车/外卖调度系统、流量平滑（Pacing/Budgeting）、大盘流量分发或电商推荐系统重排/机制设计经验者优先； 4、工程与落地：精通Python/C++，熟悉TensorFlow/PyTorch以及Spark/Flink大数据的实时/离线算法工程化落地，具备强烈的业务导向与复杂场景抽象能力。