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": "阿里国际站-高级算法工程师-搜推广算法",
"job_level": "高级",AI生成
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"job_category": "技术类-算法"AI生成
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"company_description": "阿里国际数字商业业务涉及国际电商平台及跨境商品交易。"
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"degree": "计算机、电子工程、人工智能、数学或相关专业硕士及以上学历",
"language": "未披露",AI生成
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"responsibilities": "1. 负责阿里巴巴国际站用户理解、召回、排序与策略等方向优化，优化搜索大盘买卖家匹配与转化效率\n2. 基于深度学习、图表征、多模态等技术，针对数据稀疏与多国家多行业等 B 类特有问题，结合大模型能力，优化大盘 CTR/CVR 排序与预估模型\n3. 负责超大规模深度学习在用户/商品表征学习、向量化召回、点击/成交转化模型预估等的应用和创新\n4. 探索大语言模型在搜推领域的应用（包括但不限于生成式推荐等）\n5. 结合以上方向的探索和研究，撰写发表论文，和业界、学术界保持良好的交流",
"requirements_text": "1. 计算机、电子工程、人工智能、数学或相关专业硕士及以上学历\n2. 硕士三年以上/博士两年以上工作经验，有推荐、搜索、广告等背景优先\n3. 熟悉机器学习原理与算法，能熟练运用分类、回归、排序和NLP相关模型解决问题\n4. 熟练掌握Java/C++/Python等中至少一门语言、具有扎实的数据结构功底和强悍的代码能力\n5. 有大规模深度学习、强化学习和大语言模型应用或研究背景优先\n6. 熟悉Bert、GPT3、R1等预训练模型，对模型训练、prompt设计、 instruct微调、Multi-Agent系统框架技术有深入了解的优先\n6. 在WWW、KDD、SIGIR、RecSys、WSDM等国际顶会发表过论文者优先",
"skills": [AI生成
"Python",
"Java",
"C++",
"机器学习",
"深度学习",
"强化学习",
"数据结构",
"模型训练",
"解决问题",
"大语言模型"
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"preferred_qualifications": "2. 硕士三年以上/博士两年以上工作经验，有推荐、搜索、广告等背景优先；5. 有大规模深度学习、强化学习和大语言模型应用或研究背景优先；6. 熟悉Bert、GPT3、R1等预训练模型，对模型训练、prompt设计、 instruct微调、Multi-Agent系统框架技术有深入了解的优先；6. 在WWW、KDD、SIGIR、RecSys、WSDM等国际顶会发表过论文者优先",
"job_highlights": "未披露"
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"fulltext": "阿里国际站-高级算法工程师-搜推广算法\n阿里国际站-高级算法工程师-搜推广算法\n\n基础信息\n职位类别：技术类-算法\n工作地点：杭州\n\n职位描述\n1. 负责阿里巴巴国际站用户理解、召回、排序与策略等方向优化，优化搜索大盘买卖家匹配与转化效率\n2. 基于深度学习、图表征、多模态等技术，针对数据稀疏与多国家多行业等 B 类特有问题，结合大模型能力，优化大盘 CTR/CVR 排序与预估模型\n3. 负责超大规模深度学习在用户/商品表征学习、向量化召回、点击/成交转化模型预估等的应用和创新\n4. 探索大语言模型在搜推领域的应用（包括但不限于生成式推荐等）\n5. 结合以上方向的探索和研究，撰写发表论文，和业界、学术界保持良好的交流\n\n职位要求\n1. 计算机、电子工程、人工智能、数学或相关专业硕士及以上学历\n2. 硕士三年以上/博士两年以上工作经验，有推荐、搜索、广告等背景优先\n3. 熟悉机器学习原理与算法，能熟练运用分类、回归、排序和NLP相关模型解决问题\n4. 熟练掌握Java/C++/Python等中至少一门语言、具有扎实的数据结构功底和强悍的代码能力\n5. 有大规模深度学习、强化学习和大语言模型应用或研究背景优先\n6. 熟悉Bert、GPT3、R1等预训练模型，对模型训练、prompt设计、 instruct微调、Multi-Agent系统框架技术有深入了解的优先\n6. 在WWW、KDD、SIGIR、RecSys、WSDM等国际顶会发表过论文者优先\n1. 负责阿里巴巴国际站用户理解、召回、排序与策略等方向优化，优化搜索大盘买卖家匹配与转化效率\n2. 基于深度学习、图表征、多模态等技术，针对数据稀疏与多国家多行业等 B 类特有问题，结合大模型能力，优化大盘 CTR/CVR 排序与预估模型\n3. 负责超大规模深度学习在用户/商品表征学习、向量化召回、点击/成交转化模型预估等的应用和创新\n4. 探索大语言模型在搜推领域的应用（包括但不限于生成式推荐等）\n5. 结合以上方向的探索和研究，撰写发表论文，和业界、学术界保持良好的交流\n1. 计算机、电子工程、人工智能、数学或相关专业硕士及以上学历\n2. 硕士三年以上/博士两年以上工作经验，有推荐、搜索、广告等背景优先\n3. 熟悉机器学习原理与算法，能熟练运用分类、回归、排序和NLP相关模型解决问题\n4. 熟练掌握Java/C++/Python等中至少一门语言、具有扎实的数据结构功底和强悍的代码能力\n5. 有大规模深度学习、强化学习和大语言模型应用或研究背景优先\n6. 熟悉Bert、GPT3、R1等预训练模型，对模型训练、prompt设计、 instruct微调、Multi-Agent系统框架技术有深入了解的优先\n6. 在WWW、KDD、SIGIR、RecSys、WSDM等国际顶会发表过论文者优先",
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