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    【Marketplace Order Operations】Order Operations Intelligence 算法工程师/专家(NLP / 知识图谱 / 大语言模型 / 多模态大模型)

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    职位月薪:面议

    【Marketplace Order Operations】Order Operations Intelligence 算法工程师/专家(NLP / 知识图谱 / 大语言模型 / 多模态大模型)

    职位月薪: 面议

    • 岗位类别:
    • 招聘类型: 全职
    • 工作经验: 10年以上
    • 工作地点: 上海市
    • 学历要求: 本科
    • 招聘人数: 1人
      福利待遇:
    • 五险一金
    • 优质平台
    • 法定节假日休息
    • 年终奖

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    联系人:深圳虾皮信息科技有限公司-MP Operations

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    职位描述

    岗位职责: 部门介绍 Marketplace Order Operations 团队致力于通过高效、可靠的订单运营能力,保障 Shopee 电商业务的顺畅运行和用户体验持续提升。团队负责售后运营及相关流程管理,涵盖退货退款、清分结算等关键环节,并通过数据分析、流程优化和智能化工具提升运营效率、运营质量和服务水平。 Order Operations Intelligence (OOI) 团队负责 Return/Refund 相关的智能算法建设,包括用户风险识别、退货退款证据分析和自动审核判定等。我们致力于将复杂的业务 SOP、平台政策和多模态证据转化为可执行、可审计、可持续优化的 AI 判定能力,在确保政策合规和判定准确性的前提下,实现高置信度场景的自动化,并对复杂或高风险案例保留人工审核机制。 工作职责 用户理解与画像挖掘 利用 NLP、大语言模型、多模态大模型及知识图谱等技术,分析用户行为、文本、图片、视频及其他业务信息,构建用户画像、兴趣偏好和行为特征。 用户风险与异常行为识别 分析用户的退货退款历史、订单行为、申诉信息、沟通内容及商家反馈,识别异常行为、潜在滥用或欺诈风险,并建立用户风险分层和风险识别能力。 退货退款证据理解 理解用户和商家提交的图片、视频、文本、物流凭证、签收信息等多模态证据,判断证据的有效性、充分性和相互一致性,为退货退款自动审核提供支持。 智能审核与决策系统建设 将业务政策、SOP 和知识库转化为可执行的 AI 决策模块,参与建设资格判断、证据评估、风险识别、异常处理、人工升级及退款决策等能力。 模型评估与质量优化 建立覆盖不同市场、语言、场景和风险等级的评估体系,通过离线回放、shadow/dry run、A/B 实验等方式,持续提升模型的准确性、稳定性、可解释性和政策合规性。 LLM 技术落地与系统工程化 跟踪大语言模型、智能 Agent、RAG、知识图谱、多模态理解、模型蒸馏和强化学习等前沿技术,并将其应用于实际业务系统,推动算法能力稳定上线和持续迭代。 任职要求: 计算机、人工智能、数学、统计学或相关专业本科及以上学历。 具备 NLP、知识图谱、大语言模型、多模态理解、机器学习或深度学习相关项目经验。 具备扎实的编程能力和良好的工程实践,熟悉 Python、Go、Java、C++ 等至少一种编程语言。 理解模型训练、微调、推理、评估及线上部署流程,具备将算法能力落地到生产系统的经验。 具备较强的问题分析和抽象能力,能够将复杂业务规则、SOP 和模糊需求转化为可实现、可验证的算法方案。 具备良好的跨团队沟通和协作能力,能够与产品、工程、运营及业务团队共同推动项目落地。 具备独立负责复杂算法项目、设计整体技术方案,并推动跨团队落地的经验。 加分项 具备电商、支付、风控、客服、售后、推荐或用户画像相关算法经验。 具备 Agent、RAG、Prompt Engineering、知识库构建、模型蒸馏或强化学习相关经验。 具备图像、视频、OCR、语音或其他多模态数据处理经验。 具备异常检测、风险建模、欺诈识别或用户行为建模经验。 有多语言、多市场或跨地区业务的算法项目经验。 具备模型评估、数据构建、标注体系设计或算法质量保障经验。

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    岗位职责: 部门介绍 Marketplace Order Operations 团队致力于通过高效、可靠的订单运营能力,保障 Shopee 电商业务的顺畅运行和用户体验持续提升。团队负责售后运营及相关流程管理,涵盖退货退款、清分结算等关键环节,并通过数据分析、流程优化和智能化工具提升运营效率、运营质量和服务水平。 Order Operations Intelligence (OOI) 团队负责 Return/Refund 相关的智能算法建设,包括用户风险识别、退货退款证据分析和自动审核判定等。我们致力于将复杂的业务 SOP、平台政策和多模态证据转化为可执行、可审计、可持续优化的 AI 判定能力,在确保政策合规和判定准确性的前提下,实现高置信度场景的自动化,并对复杂或高风险案例保留人工审核机制。 工作职责 用户理解与画像挖掘 利用 NLP、大语言模型、多模态大模型及知识图谱等技术,分析用户行为、文本、图片、视频及其他业务信息,构建用户画像、兴趣偏好和行为特征。 用户风险与异常行为识别 分析用户的退货退款历史、订单行为、申诉信息、沟通内容及商家反馈,识别异常行为、潜在滥用或欺诈风险,并建立用户风险分层和风险识别能力。 退货退款证据理解 理解用户和商家提交的图片、视频、文本、物流凭证、签收信息等多模态证据,判断证据的有效性、充分性和相互一致性,为退货退款自动审核提供支持。 智能审核与决策系统建设 将业务政策、SOP 和知识库转化为可执行的 AI 决策模块,参与建设资格判断、证据评估、风险识别、异常处理、人工升级及退款决策等能力。 模型评估与质量优化 建立覆盖不同市场、语言、场景和风险等级的评估体系,通过离线回放、shadow/dry run、A/B 实验等方式,持续提升模型的准确性、稳定性、可解释性和政策合规性。 LLM 技术落地与系统工程化 跟踪大语言模型、智能 Agent、RAG、知识图谱、多模态理解、模型蒸馏和强化学习等前沿技术,并将其应用于实际业务系统,推动算法能力稳定上线和持续迭代。 任职要求: 计算机、人工智能、数学、统计学或相关专业本科及以上学历。 具备 NLP、知识图谱、大语言模型、多模态理解、机器学习或深度学习相关项目经验。 具备扎实的编程能力和良好的工程实践,熟悉 Python、Go、Java、C++ 等至少一种编程语言。 理解模型训练、微调、推理、评估及线上部署流程,具备将算法能力落地到生产系统的经验。 具备较强的问题分析和抽象能力,能够将复杂业务规则、SOP 和模糊需求转化为可实现、可验证的算法方案。 具备良好的跨团队沟通和协作能力,能够与产品、工程、运营及业务团队共同推动项目落地。 具备独立负责复杂算法项目、设计整体技术方案,并推动跨团队落地的经验。 加分项 具备电商、支付、风控、客服、售后、推荐或用户画像相关算法经验。 具备 Agent、RAG、Prompt Engineering、知识库构建、模型蒸馏或强化学习相关经验。 具备图像、视频、OCR、语音或其他多模态数据处理经验。 具备异常检测、风险建模、欺诈识别或用户行为建模经验。 有多语言、多市场或跨地区业务的算法项目经验。 具备模型评估、数据构建、标注体系设计或算法质量保障经验。

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