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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"data_type": "ai_product_manager_jobs",
"job": {
"job_title": "阿里妈妈（展示广告）-高级算法工程师（预估方向）-北京",
"job_level": "高级",AI生成
"work_category": "全职",AI生成
"department": "淘天集团",
"location": "北京",
"work_mode": "未披露",AI生成
"job_category": "算法研发"AI生成
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"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。"
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"compensation": {
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"benefits": "未披露"
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"degree": "硕士及以上学历",
"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "1. 负责阿里妈妈展示广告精排模型研发工作；\n2. 设计和优化超大规模广告场景下的点击率、转化率预估等任务；通过多模态推荐技术、用户终身行为建模、全域信息迁移，LLM4Rec等技术方向，提升精排模型预估准度，实现广告营收与客户体验的增长。",
"requirements_text": "● 计算机、数学、人工智能、电子信息、通信等相关专业或同等基础知识储备，硕士及以上学历；\n● 具备优秀的分析和解决问题的能力，良好的沟通协作能力；\n● 熟悉常用的机器学习算法，对算法原理及预估模型的应用有较深入的理解，具备较好的工程实现能力，精通C/C++、Java、Python等其中至少一门编程语言；\n● 有数据挖掘、机器学习、强化学习、信息检索、自然语言理解、推荐系统、计算广告学及算法博弈论相关领域研究和实践经验，在相关领域的国际会议(SIGKDD、SIGIR、WSDM、WWW、RecSys、ICML、NIPS、AAAI、CIKM、ACL等)或者期刊上发表过论文者更佳；\n● 参加过ICPC/CCPC等算法竞赛并取得优秀名次者更佳。",
"skills": [AI生成
"Python",
"Java",
"C++",
"机器学习",
"强化学习",
"数据挖掘",
"解决问题"
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"preferred_qualifications": "未披露",
"job_highlights": "未披露"
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"update_date": "20260917",
"job_url": "https://talent.taotian.com/off-campus/position-detail?positionId=100018280006"
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"fulltext": "阿里妈妈（展示广告）-高级算法工程师（预估方向）-北京\n阿里妈妈（展示广告）-高级算法工程师（预估方向）-北京\n\n基础信息\n工作地点：北京\n\n职位描述\n1. 负责阿里妈妈展示广告精排模型研发工作；\n2. 设计和优化超大规模广告场景下的点击率、转化率预估等任务；通过多模态推荐技术、用户终身行为建模、全域信息迁移，LLM4Rec等技术方向，提升精排模型预估准度，实现广告营收与客户体验的增长。\n\n职位要求\n● 计算机、数学、人工智能、电子信息、通信等相关专业或同等基础知识储备，硕士及以上学历；\n● 具备优秀的分析和解决问题的能力，良好的沟通协作能力；\n● 熟悉常用的机器学习算法，对算法原理及预估模型的应用有较深入的理解，具备较好的工程实现能力，精通C/C++、Java、Python等其中至少一门编程语言；\n● 有数据挖掘、机器学习、强化学习、信息检索、自然语言理解、推荐系统、计算广告学及算法博弈论相关领域研究和实践经验，在相关领域的国际会议(SIGKDD、SIGIR、WSDM、WWW、RecSys、ICML、NIPS、AAAI、CIKM、ACL等)或者期刊上发表过论文者更佳；\n● 参加过ICPC/CCPC等算法竞赛并取得优秀名次者更佳。\n1. 负责阿里妈妈展示广告精排模型研发工作；\n2. 设计和优化超大规模广告场景下的点击率、转化率预估等任务；通过多模态推荐技术、用户终身行为建模、全域信息迁移，LLM4Rec等技术方向，提升精排模型预估准度，实现广告营收与客户体验的增长。\n● 计算机、数学、人工智能、电子信息、通信等相关专业或同等基础知识储备，硕士及以上学历；\n● 具备优秀的分析和解决问题的能力，良好的沟通协作能力；\n● 熟悉常用的机器学习算法，对算法原理及预估模型的应用有较深入的理解，具备较好的工程实现能力，精通C/C++、Java、Python等其中至少一门编程语言；\n● 有数据挖掘、机器学习、强化学习、信息检索、自然语言理解、推荐系统、计算广告学及算法博弈论相关领域研究和实践经验，在相关领域的国际会议(SIGKDD、SIGIR、WSDM、WWW、RecSys、ICML、NIPS、AAAI、CIKM、ACL等)或者期刊上发表过论文者更佳；\n● 参加过ICPC/CCPC等算法竞赛并取得优秀名次者更佳。",
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