主分类：大模型与生成式算法研发
辅助：搜索推荐与业务决策算法研发（仅展示）
来源 JD 数据（旧分类保留，当前主分类见上方）
{
"schema_version": "via_ai_product_manager_jobs_v1",
"data_type": "ai_product_manager_jobs",
"job": {
"job_title": "淘天算法技术-AI搜算法工程师-杭州/北京",
"job_level": "未披露",AI生成
"work_category": "全职",AI生成
"department": "淘天集团",
"location": "北京 / 杭州",
"work_mode": "未披露",AI生成
"job_category": "算法研发"AI生成
},
"company": {
"company_name": "淘天集团",
"company_industry": "电子商务",
"company_size": "未披露",
"company_website": "alibaba.com",
"company_description": "淘天集团的招聘业务覆盖淘宝、天猫等电商平台。"
},
"compensation": {
"salary_range": {
"min": "",
"max": "",
"currency": "未披露",
"cycle": "未披露"
},
"benefits": "未披露"
},
"requirements": {
"working_years": "",
"degree": "计算机、人工智能、数学等相关专业硕士及以上学历",
"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "1.负责LLM与搜索引擎的深度融合，推动AI搜索技术迭代，通过RAG、Agent等技术提升用户搜索体验；\n2.参与AI搜索模型全链路能力建设，聚焦Post-training（SFT、RLVR、Agentic RL、CoT）等核心技术；\n3.构建数据驱动的Agentic闭环链路，支持智能体推理、Case分析、训练数据合成与自动化评估，实现搜索效果的持续优化；\n4.持续跟踪AI搜索领域最新技术动态，推动研究成果沉淀为技术文章、专利或学术论文，打造团队技术影响力；",
"requirements_text": "1.计算机、人工智能、数学等相关专业硕士及以上学历；\n2.扎实的编程基础，熟练掌握PyTorch，熟悉llama-factory, VeRL/ROLL等训练框架；\n3.深入理解LLM/MLLM原理，具备大模型Post-training（SFT、RLHF/RLVR）实战经验，熟悉RAG、Agent技术栈；\n4.具备Agentic Search理念，能够将Agent框架与电商搜索场景结合，形成完整技术闭环；\n5.在NeurIPS、ICLR、ICML、SIGIR、KDD等顶会发表论文，或具备开源项目贡献、竞赛获奖经历者优先；\n6.强烈的好奇心、自驱力和业务敏感度，善于在复杂业务中挖掘技术突破点并推动落地。",
"skills": [AI生成
"PyTorch",
"大语言模型"
],
"preferred_qualifications": "5.在NeurIPS、ICLR、ICML、SIGIR、KDD等顶会发表论文，或具备开源项目贡献、竞赛获奖经历者优先",
"job_highlights": "未披露"
},
"contact": {
"recruiter_name": "未披露",
"contact_methods": [
{
"type": "apply_link",
"value": "https://talent.taotian.com/off-campus/position-detail?positionId=100011340004"
}
]
},
"posting": {
"posting_id": "100011340004",
"post_date": "2026-09-15",
"hire_time": "未披露",
"update_date": "20260917",
"job_url": "https://talent.taotian.com/off-campus/position-detail?positionId=100011340004"
},
"fulltext": "淘天算法技术-AI搜算法工程师-杭州/北京\n淘天算法技术-AI搜算法工程师-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LLM与搜索引擎的深度融合，推动AI搜索技术迭代，通过RAG、Agent等技术提升用户搜索体验；\n2.参与AI搜索模型全链路能力建设，聚焦Post-training（SFT、RLVR、Agentic RL、CoT）等核心技术；\n3.构建数据驱动的Agentic闭环链路，支持智能体推理、Case分析、训练数据合成与自动化评估，实现搜索效果的持续优化；\n4.持续跟踪AI搜索领域最新技术动态，推动研究成果沉淀为技术文章、专利或学术论文，打造团队技术影响力；\n\n职位要求\n1.计算机、人工智能、数学等相关专业硕士及以上学历；\n2.扎实的编程基础，熟练掌握PyTorch，熟悉llama-factory, VeRL/ROLL等训练框架；\n3.深入理解LLM/MLLM原理，具备大模型Post-training（SFT、RLHF/RLVR）实战经验，熟悉RAG、Agent技术栈；\n4.具备Agentic Search理念，能够将Agent框架与电商搜索场景结合，形成完整技术闭环；\n5.在NeurIPS、ICLR、ICML、SIGIR、KDD等顶会发表论文，或具备开源项目贡献、竞赛获奖经历者优先；\n6.强烈的好奇心、自驱力和业务敏感度，善于在复杂业务中挖掘技术突破点并推动落地。\n1.负责LLM与搜索引擎的深度融合，推动AI搜索技术迭代，通过RAG、Agent等技术提升用户搜索体验；\n2.参与AI搜索模型全链路能力建设，聚焦Post-training（SFT、RLVR、Agentic RL、CoT）等核心技术；\n3.构建数据驱动的Agentic闭环链路，支持智能体推理、Case分析、训练数据合成与自动化评估，实现搜索效果的持续优化；\n4.持续跟踪AI搜索领域最新技术动态，推动研究成果沉淀为技术文章、专利或学术论文，打造团队技术影响力；\n1.计算机、人工智能、数学等相关专业硕士及以上学历；\n2.扎实的编程基础，熟练掌握PyTorch，熟悉llama-factory, VeRL/ROLL等训练框架；\n3.深入理解LLM/MLLM原理，具备大模型Post-training（SFT、RLHF/RLVR）实战经验，熟悉RAG、Agent技术栈；\n4.具备Agentic Search理念，能够将Agent框架与电商搜索场景结合，形成完整技术闭环；\n5.在NeurIPS、ICLR、ICML、SIGIR、KDD等顶会发表论文，或具备开源项目贡献、竞赛获奖经历者优先；\n6.强烈的好奇心、自驱力和业务敏感度，善于在复杂业务中挖掘技术突破点并推动落地。",
"standard_classification": {
"std_category_code": "T010",
"std_aux_codes": [
"T011"
],
"std_category_status": null,
"std_taxonomy_version": "20261104"
}
}