1、负责跨境搜索推荐业务的CTR/CVR/创意优化模型算法优化，与来自国内外顶级名校、业界大厂经验同学合作，为用户提供一流的产品体验 2、优化跨境搜索推荐在全场景、全链路的核心模型算法，包括召回、粗排、精排、混排等，提升搜索推荐的转化效率，促进GMV增长 3、利用最新的深度学习技术包括多任务学习、多模态技术、超长序列建模、图神经网络等，结合业务实际问题做好技术探索和应用 4、探索大模型在电商搜索推荐领域的应用，如用户行为理解、创意生成、CTR/CVR模型优化等，通过大模型提升业务效果 5、深入理解用户在平台的各类行为，分析驱动业务的增长点，对数据进行建模，优化效果，并推动落地

1、优化深度学习在线推理服务框架，包括架构设计、系统研发、性能优化，保障模型推理性能与部署效率；​ 2、优化深度学习模型训练框架，包括不限于CPU/GPU的稀疏训练框架、大模型训练加速以及离线模型推理优化，保障模型训练的稳定与高效；​ 3、优化机器学习计算平台，负责构建一站式机器学习解决方案，涵盖从数据集管理、模型训练、模型优化、模型上线以及分布式计算全流程。

1、负责跨境电商搜索推荐服务架构设计，打造高性能、高可用、可扩展的架构，支撑业务快速发展； 2、负责端到端全链路的研发和优化， 包括检索、打分、排序等相关后端服务架构， 包括前后端链路的交互方案把控， 优化搜索推荐引擎的计算和存储性能，提升单机吞吐； 3、维护和开发基础组件，包括索引库、检索服务、服务框架、资源管控等，提高系统的性能和扩展性； 4、深刻的理解业务，抽象和设计合理的技术架构，保证架构的合理性和前瞻性, 以适应不断变化的需求； 5、维护线上环境的稳定性，做好限流、熔断、降级等系统保护措施； 做好监控、告警等问题发现手段，及时响应问题修复和排查。

1、通过业界领先的推荐技术提升跨境推荐业务的各项指标，包括点击率、转化率、GMV等； 2、负责推荐系统的各阶段效果优化，包括召回/排序/重排等； 3、负责提升用户的推荐体验，包括推荐多样性、惊喜性、相关性等； 4、深入理解用户在跨境电商的各类行为，分析驱动业务的增长点，并推动落地； 5、研究深度学习、自然语言理解、计算机视觉等领域的前沿算法，结合业务做算法改进和技术创新。