主分类：搜索推荐与业务决策算法研发
辅助：大模型与生成式算法研发（仅展示）
来源 JD 数据（旧分类保留，当前主分类见上方）
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"data_type": "ai_product_manager_jobs",
"job": {
"job_title": "淘天算法技术-算法专家（直播）-杭州/北京",
"job_level": "专家",AI生成
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"work_mode": "未披露",AI生成
"job_category": "算法研发"AI生成
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"company": {
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"company_description": "淘天集团的招聘业务覆盖淘宝、天猫等电商平台。"
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"benefits": "未披露"
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"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "1、负责淘天直播推荐算法研发工作，深度参与淘宝直播 toC 推荐链路分发、toB 主播工具以及AI agent的建设、算法提效以及体验机制类的优化工作，可深度参与AI助手和agent建设，负责大模型结合直播推荐相关的场景落地。\n2、负责包括且不限于召回，精粗排，重混排推荐链路传统模型优化，同时可负责大语言模型、多模态大模型的pre-train、CT、SFT、RLHF等技术，持续提升模型在业务场景应用的效果。\n3.、深入分析业务需求，通过技术手段提升作业效率与用户体验。\n4.、持续关注行业内人工智能技术的发展趋势，引入前沿技术并进行创新应用。",
"requirements_text": "1. 对LLM/MLLM模型、智能体（Agent）领域有深入的研究，熟悉常见LLM/MLLM模型，理解LLM的原理和架构，熟悉大模型在B/C端的应用，有行业成功应用经验。\n2. 具备扎实的机器学习/深度学习基础，熟练掌握深度学习框架，如PyTorch，TF等，并对算法理论有深入理解和应用经验；对常用网络架构比较熟悉，比如Transformer等；对常用模型范式熟悉和掌握，比如ESMM，DM，MMOE等\n3. 具备一定的学术背景，在顶会（如NeurIPS、ICLR、ICML等）或期刊上有论文发表者优先；有直播推荐算法 或者 电商推荐算法相关从业经验者优先。\n加分项：\n有直播电商相关从业经验 和 在AI领域顶会或者期刊发表过论文者优先；",
"skills": [AI生成
"PyTorch",
"机器学习",
"深度学习",
"推荐算法",
"大语言模型",
"智能体开发"
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"preferred_qualifications": "3. 具备一定的学术背景，在顶会（如NeurIPS、ICLR、ICML等）或期刊上有论文发表者优先；有直播推荐算法 或者 电商推荐算法相关从业经验者优先；加分项：；有直播电商相关从业经验 和 在AI领域顶会或者期刊发表过论文者优先",
"job_highlights": "未披露"
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"fulltext": "淘天算法技术-算法专家（直播）-杭州/北京\n淘天算法技术-算法专家（直播）-杭州/北京\n\n基础信息\n工作地点：北京 / 杭州\n\n职位描述\n1、负责淘天直播推荐算法研发工作，深度参与淘宝直播 toC 推荐链路分发、toB 主播工具以及AI agent的建设、算法提效以及体验机制类的优化工作，可深度参与AI助手和agent建设，负责大模型结合直播推荐相关的场景落地。\n2、负责包括且不限于召回，精粗排，重混排推荐链路传统模型优化，同时可负责大语言模型、多模态大模型的pre-train、CT、SFT、RLHF等技术，持续提升模型在业务场景应用的效果。\n3.、深入分析业务需求，通过技术手段提升作业效率与用户体验。\n4.、持续关注行业内人工智能技术的发展趋势，引入前沿技术并进行创新应用。\n\n职位要求\n1. 对LLM/MLLM模型、智能体（Agent）领域有深入的研究，熟悉常见LLM/MLLM模型，理解LLM的原理和架构，熟悉大模型在B/C端的应用，有行业成功应用经验。\n2. 具备扎实的机器学习/深度学习基础，熟练掌握深度学习框架，如PyTorch，TF等，并对算法理论有深入理解和应用经验；对常用网络架构比较熟悉，比如Transformer等；对常用模型范式熟悉和掌握，比如ESMM，DM，MMOE等\n3. 具备一定的学术背景，在顶会（如NeurIPS、ICLR、ICML等）或期刊上有论文发表者优先；有直播推荐算法 或者 电商推荐算法相关从业经验者优先。\n加分项：\n有直播电商相关从业经验 和 在AI领域顶会或者期刊发表过论文者优先；\n1、负责淘天直播推荐算法研发工作，深度参与淘宝直播 toC 推荐链路分发、toB 主播工具以及AI agent的建设、算法提效以及体验机制类的优化工作，可深度参与AI助手和agent建设，负责大模型结合直播推荐相关的场景落地。\n2、负责包括且不限于召回，精粗排，重混排推荐链路传统模型优化，同时可负责大语言模型、多模态大模型的pre-train、CT、SFT、RLHF等技术，持续提升模型在业务场景应用的效果。\n3.、深入分析业务需求，通过技术手段提升作业效率与用户体验。\n4.、持续关注行业内人工智能技术的发展趋势，引入前沿技术并进行创新应用。\n1. 对LLM/MLLM模型、智能体（Agent）领域有深入的研究，熟悉常见LLM/MLLM模型，理解LLM的原理和架构，熟悉大模型在B/C端的应用，有行业成功应用经验。\n2. 具备扎实的机器学习/深度学习基础，熟练掌握深度学习框架，如PyTorch，TF等，并对算法理论有深入理解和应用经验；对常用网络架构比较熟悉，比如Transformer等；对常用模型范式熟悉和掌握，比如ESMM，DM，MMOE等\n3. 具备一定的学术背景，在顶会（如NeurIPS、ICLR、ICML等）或期刊上有论文发表者优先；有直播推荐算法 或者 电商推荐算法相关从业经验者优先。\n加分项：\n有直播电商相关从业经验 和 在AI领域顶会或者期刊发表过论文者优先；",
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