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【团队介绍】 淘宝UGC业务算法团队主要负责淘宝评价、问大家、买家秀、亲测等业务，致力于搭建真实可靠的UGC内容社区环境，应用算法能力，充分发挥UGC内容在淘宝的价值。相关职责包括但不限于：1. 利用NLP&多模态技术，对社区内容进行治理，为用户呈现更加真实的内容，提高用户对平台信任度；2. 利用NLP&多模态信息抽取及分类技术，对内容进行信息抽取及聚合，帮助提高用户获取信息的效率；3. 利用排序算法，为评价、问大家、买家秀等内容进行排序，为用户呈现更有价值内容；4. 利用搜索相关技术，建立用户query和内容的相关性检索能力，提高分发丰富度及效率；5. 利用推荐排序相关技术，为用户从海量信息中提供关键信息，提高用户决策效率。 【职位描述】 NLP算法：1. 负责应用NLP&多模态相关技术，理解和结构化用户生产的内容，包括: 内容分类、NER/MNER、标签和短语抽取、情感分析等；2. 负责应用NLP&多模态相关技术，为用户呈现更真实内容，包括：逆向治理（虚假内容识别、重复模板内容识别）、优质内容挖掘、内容真实度模型等；3. 负责应用NLP&多模态相关技术，为用户提供更好交互和粘性，包括: 基于阅读理解的自动问答、内容相关性、内容生成等工作；4. 预训练模型研究，在NLP或多模态方向，训练UGC内容场的大规模预训练模型，为下游各种业务场景算法提供增量价值。 推荐算法：1. 参与并设计淘系UGC场景的各类算法，包括推荐系统、内容搜索、内容生态构建、内容理解等核心算法能力；2. 深度参与前台应用的搜索和排序算法，提升用户决策效率；3. 建设包括召回、粗排、精排、重排等推荐算法和内容搜索算法，打造稳定及高效的算法及系统。 【职位要求】 1. 自然语言处理、推荐、机器学习、图像处理、人工智能等相关专业的硕士生/博士生，2年以上互联网行业算法经验，在NLP或者推荐等领域有项目经验者优先；2. 熟练掌握Tensorflow或Pytorch, Java/C++/Python中至少一门语言；3. 在ACL、EMNLP、KDD、SIGIR、RecSys等相关顶会有论文发表者优先；4. 较强的沟通、协作能力，保持好奇心，终身学习，能发现新机会，将业界新技术落地在实际业务场景。
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