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": "智能算法产品事业部-生成式推荐/大模型应用算法-杭州*",
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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_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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"requirements": {
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"degree": "自然语言处理、人工智能、机器学习、计算机等相关专业硕士及以上学历",
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"responsibilities": "我们正重构淘宝搜索的“需求感知引擎”——从“人找货”到“需求激发+精准匹配”的范式升级。团队聚焦用户需求理解与生成式Query推荐双引擎，通过需求理解体系构建、LLM意图推理引擎等大模型技术重塑淘宝亿级流量搜索导购体验，让每一次搜索都成为发现惊喜的起点。\n核心职责\n1. 用户需求理解体系构建，参与定义电商领域需求Schema，构建需求聚簇与演化分析框架，研发基于LLM的意图推理引擎，包括显式需求理解和识别、隐性需求挖掘、跨会话需求追踪，应用于启发式搜索、个性化query推荐等淘宝搜索流内核心导购场景。\n2. 研发基于LLM的意图推理引擎，包括高效RAG检索、意图推理SFT/RL对齐训练、意图快照Memory更新机制设计。\n3. 词推荐体验与需求激发，负责优化下拉推荐、大家都在搜等核心场景的Query质量、相关性与多样性，设计生成式推荐模型，通过LLM实现主题和Query的个性化生成和分发。",
"requirements_text": "1. 自然语言处理、人工智能、机器学习、计算机等相关专业硕士及以上学历。\n2. 2年以上算法研发经验，熟悉Dense/MoE语言大模型、多模态大模型、推理大模型、agent相关原理，能紧跟前沿技术进展。\n3. 具备LLM/MLLM实操经验，熟练使用llama-factory、verl、roll、megatron等大模型框架，有SFT、RL等Post-training实践调优经验者优先。\n4. 有良好的沟通和协作能力、具备较强的问题拆解能力，能通过数据分析定位业务痛点并提出创新思路，热衷在工作中发现问题、提出解决方案、验证问题，兼具务实和创新精神；\n5. 有搜索、推荐、广告相关业务经验者优先。",
"skills": [AI生成
"机器学习",
"自然语言处理",
"数据分析",
"大语言模型"
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"preferred_qualifications": "3. 具备LLM/MLLM实操经验，熟练使用llama-factory、verl、roll、megatron等大模型框架，有SFT、RL等Post-training实践调优经验者优先；5. 有搜索、推荐、广告相关业务经验者优先",
"job_highlights": "未披露"
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"fulltext": "智能算法产品事业部-生成式推荐/大模型应用算法-杭州*\n智能算法产品事业部-生成式推荐/大模型应用算法-杭州*\n\n基础信息\n工作地点：杭州\n\n职位描述\n我们正重构淘宝搜索的“需求感知引擎”——从“人找货”到“需求激发+精准匹配”的范式升级。团队聚焦用户需求理解与生成式Query推荐双引擎，通过需求理解体系构建、LLM意图推理引擎等大模型技术重塑淘宝亿级流量搜索导购体验，让每一次搜索都成为发现惊喜的起点。\n核心职责\n1. 用户需求理解体系构建，参与定义电商领域需求Schema，构建需求聚簇与演化分析框架，研发基于LLM的意图推理引擎，包括显式需求理解和识别、隐性需求挖掘、跨会话需求追踪，应用于启发式搜索、个性化query推荐等淘宝搜索流内核心导购场景。\n2. 研发基于LLM的意图推理引擎，包括高效RAG检索、意图推理SFT/RL对齐训练、意图快照Memory更新机制设计。\n3. 词推荐体验与需求激发，负责优化下拉推荐、大家都在搜等核心场景的Query质量、相关性与多样性，设计生成式推荐模型，通过LLM实现主题和Query的个性化生成和分发。\n\n职位要求\n1. 自然语言处理、人工智能、机器学习、计算机等相关专业硕士及以上学历。\n2. 2年以上算法研发经验，熟悉Dense/MoE语言大模型、多模态大模型、推理大模型、agent相关原理，能紧跟前沿技术进展。\n3. 具备LLM/MLLM实操经验，熟练使用llama-factory、verl、roll、megatron等大模型框架，有SFT、RL等Post-training实践调优经验者优先。\n4. 有良好的沟通和协作能力、具备较强的问题拆解能力，能通过数据分析定位业务痛点并提出创新思路，热衷在工作中发现问题、提出解决方案、验证问题，兼具务实和创新精神；\n5. 有搜索、推荐、广告相关业务经验者优先。\n我们正重构淘宝搜索的“需求感知引擎”——从“人找货”到“需求激发+精准匹配”的范式升级。团队聚焦用户需求理解与生成式Query推荐双引擎，通过需求理解体系构建、LLM意图推理引擎等大模型技术重塑淘宝亿级流量搜索导购体验，让每一次搜索都成为发现惊喜的起点。\n核心职责\n1. 用户需求理解体系构建，参与定义电商领域需求Schema，构建需求聚簇与演化分析框架，研发基于LLM的意图推理引擎，包括显式需求理解和识别、隐性需求挖掘、跨会话需求追踪，应用于启发式搜索、个性化query推荐等淘宝搜索流内核心导购场景。\n2. 研发基于LLM的意图推理引擎，包括高效RAG检索、意图推理SFT/RL对齐训练、意图快照Memory更新机制设计。\n3. 词推荐体验与需求激发，负责优化下拉推荐、大家都在搜等核心场景的Query质量、相关性与多样性，设计生成式推荐模型，通过LLM实现主题和Query的个性化生成和分发。\n1. 自然语言处理、人工智能、机器学习、计算机等相关专业硕士及以上学历。\n2. 2年以上算法研发经验，熟悉Dense/MoE语言大模型、多模态大模型、推理大模型、agent相关原理，能紧跟前沿技术进展。\n3. 具备LLM/MLLM实操经验，熟练使用llama-factory、verl、roll、megatron等大模型框架，有SFT、RL等Post-training实践调优经验者优先。\n4. 有良好的沟通和协作能力、具备较强的问题拆解能力，能通过数据分析定位业务痛点并提出创新思路，热衷在工作中发现问题、提出解决方案、验证问题，兼具务实和创新精神；\n5. 有搜索、推荐、广告相关业务经验者优先。",
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