主分类：搜索推荐与业务决策算法研发
来源 JD 数据（旧分类保留，当前主分类见上方）
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"job_title": "淘天算法技术-推荐算法专家-北京",
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"job_category": "算法研发"AI生成
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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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"responsibilities": "1. 负责核心业务场景下的算法设计与优化，推荐领域的召回/粗排模型开发及策略迭代，推动技术方案在业务中落地并提升关键指标； \n2. 基于大规模数据构建用户行为分析、探索召粗模型升级，探索前沿大模型技术在电商场景的应用，优化用户体验与业务效果；\n3.围绕序列、参数、数据三大 Scaling 主线，通过将序列建模与Scaling Up深度融合，推动排序算法从特征工程驱动向规模驱动的范式升级；\n4.探索大语言模型应用在大淘宝推荐场景的落地，建立新一代认知推荐算法体系，结合交互式推荐的产品创新，提升用户体验和首页推荐的长期价值；\n5.构建基于意图引擎驱动的agentic 推荐系统，跟进和研发大规模语言模型的预训练、持续训练、SFT、RL 等技术，在推荐场景落地并提升关键指标。",
"requirements_text": "1. 硕士及以上学历，计算机、数学、统计学相关专业，3年以上算法研发经验，有头部互联网公司或知名AI企业相关领域经验者优先； \n2. 精通机器学习、深度学习、强化学习等核心技术，熟悉分布式计算框架及MLOps流程，具备大模型训练、优化或部署落地经验，或在推荐、广告算法领域有成熟项目经验； \n3. 具备扎实的编程能力（Python/Java/C++等），熟悉主流机器学习框架，能独立完成算法设计、模型调优及工程化实现，有高并发、低延时系统开发经验者优先； \n4. 有顶会论文发表或国际技术竞赛获奖经验者优先，具备从0到1推动复杂项目落地的能力，熟悉A/B测试、因果推断或运筹优化者更佳； \n5. 优秀的逻辑思维与跨团队协作能力，能快速理解业务需求并转化为技术方案，具备较强抗压能力与创新意识。",
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"Python",
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"机器学习",
"深度学习",
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"算法设计",
"模型训练",
"团队协作",
"逻辑思维",
"大语言模型"
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"preferred_qualifications": "1. 硕士及以上学历，计算机、数学、统计学相关专业，3年以上算法研发经验，有头部互联网公司或知名AI企业相关领域经验者优先；3. 具备扎实的编程能力（Python/Java/C++等），熟悉主流机器学习框架，能独立完成算法设计、模型调优及工程化实现，有高并发、低延时系统开发经验者优先；4. 有顶会论文发表或国际技术竞赛获奖经验者优先，具备从0到1推动复杂项目落地的能力，熟悉A/B测试、因果推断或运筹优化者更佳",
"job_highlights": "未披露"
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"fulltext": "淘天算法技术-推荐算法专家-北京\n淘天算法技术-推荐算法专家-北京\n\n基础信息\n工作地点：北京\n\n职位描述\n1. 负责核心业务场景下的算法设计与优化，推荐领域的召回/粗排模型开发及策略迭代，推动技术方案在业务中落地并提升关键指标； \n2. 基于大规模数据构建用户行为分析、探索召粗模型升级，探索前沿大模型技术在电商场景的应用，优化用户体验与业务效果；\n3.围绕序列、参数、数据三大 Scaling 主线，通过将序列建模与Scaling Up深度融合，推动排序算法从特征工程驱动向规模驱动的范式升级；\n4.探索大语言模型应用在大淘宝推荐场景的落地，建立新一代认知推荐算法体系，结合交互式推荐的产品创新，提升用户体验和首页推荐的长期价值；\n5.构建基于意图引擎驱动的agentic 推荐系统，跟进和研发大规模语言模型的预训练、持续训练、SFT、RL 等技术，在推荐场景落地并提升关键指标。\n\n职位要求\n1. 硕士及以上学历，计算机、数学、统计学相关专业，3年以上算法研发经验，有头部互联网公司或知名AI企业相关领域经验者优先； \n2. 精通机器学习、深度学习、强化学习等核心技术，熟悉分布式计算框架及MLOps流程，具备大模型训练、优化或部署落地经验，或在推荐、广告算法领域有成熟项目经验； \n3. 具备扎实的编程能力（Python/Java/C++等），熟悉主流机器学习框架，能独立完成算法设计、模型调优及工程化实现，有高并发、低延时系统开发经验者优先； \n4. 有顶会论文发表或国际技术竞赛获奖经验者优先，具备从0到1推动复杂项目落地的能力，熟悉A/B测试、因果推断或运筹优化者更佳； \n5. 优秀的逻辑思维与跨团队协作能力，能快速理解业务需求并转化为技术方案，具备较强抗压能力与创新意识。\n1. 负责核心业务场景下的算法设计与优化，推荐领域的召回/粗排模型开发及策略迭代，推动技术方案在业务中落地并提升关键指标； \n2. 基于大规模数据构建用户行为分析、探索召粗模型升级，探索前沿大模型技术在电商场景的应用，优化用户体验与业务效果；\n3.围绕序列、参数、数据三大 Scaling 主线，通过将序列建模与Scaling Up深度融合，推动排序算法从特征工程驱动向规模驱动的范式升级；\n4.探索大语言模型应用在大淘宝推荐场景的落地，建立新一代认知推荐算法体系，结合交互式推荐的产品创新，提升用户体验和首页推荐的长期价值；\n5.构建基于意图引擎驱动的agentic 推荐系统，跟进和研发大规模语言模型的预训练、持续训练、SFT、RL 等技术，在推荐场景落地并提升关键指标。\n1. 硕士及以上学历，计算机、数学、统计学相关专业，3年以上算法研发经验，有头部互联网公司或知名AI企业相关领域经验者优先； \n2. 精通机器学习、深度学习、强化学习等核心技术，熟悉分布式计算框架及MLOps流程，具备大模型训练、优化或部署落地经验，或在推荐、广告算法领域有成熟项目经验； \n3. 具备扎实的编程能力（Python/Java/C++等），熟悉主流机器学习框架，能独立完成算法设计、模型调优及工程化实现，有高并发、低延时系统开发经验者优先； \n4. 有顶会论文发表或国际技术竞赛获奖经验者优先，具备从0到1推动复杂项目落地的能力，熟悉A/B测试、因果推断或运筹优化者更佳； \n5. 优秀的逻辑思维与跨团队协作能力，能快速理解业务需求并转化为技术方案，具备较强抗压能力与创新意识。",
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