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）
{
"schema_version": "via_ai_product_manager_jobs_v1",
"data_type": "ai_product_manager_jobs",
"job": {
"job_title": "阿里国际-多模态算法工程师（搜推）-杭州",
"job_level": "未披露",AI生成
"work_category": "全职",AI生成
"department": "阿里集团",
"location": "杭州",
"work_mode": "未披露",AI生成
"job_category": "技术类-算法"AI生成
},
"company": {
"company_name": "阿里国际数字商业",
"company_industry": "跨境电商",
"company_size": "未披露",
"company_website": "alibaba.com",
"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。"
},
"compensation": {
"salary_range": {
"min": "",
"max": "",
"currency": "未披露",
"cycle": "未披露"
},
"benefits": "未披露"
},
"requirements": {
"working_years": "",
"degree": "计算机、数学或相关专业本科及以上学历",
"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "1.负责推荐系统的算法研发与迭代，结合视觉、文本等跨模态信息优化召回、排序及重排策略，提升推荐效果与用户体验。\n2.设计并落地多模态特征融合方案，构建用户画像与内容理解模型，推动多模态技术在内容挖掘、识别与生成场景中的应用。\n3.参与大模型在推荐系统和多模态领域中的微调，探索强化学习、指令微调等技术在业务指标提升中的实战路径。\n4.跟踪多模态与推荐领域前沿技术，推动复杂项目从0到1落地并达成业务目标。",
"requirements_text": "1.计算机、数学或相关专业本科及以上学历，硕士/博士优先。\n2.多模态算法经验：1-3年以上算法开发经验，精通计算机视觉、自然语言处理及跨模态对齐技术，有多模态模型（如CLIP）实战经验者优先。\n3.大模型经验：熟悉大模型训练和推理，掌握大模型微调（如SFT、强化学习等）方法，在内容挖掘、识别和生成等方面有一定的实战经验。\n4.推荐系统经验：了解推荐系统架构（召回、排序、重排），有结合多模态特征优化推荐效果的落地经验（如特征融合、用户画像建模）。\n5.工程能力：熟练使用PyTorch/TensorFlow框架，熟悉分布式训练（DeepSpeed等）等。\n加分项：\n1.具备独立推动复杂项目落地的能力，能主导多模态技术方案设计、跨团队协作及资源协调。\n2.结果导向，有从0到1构建多模态推荐系统或显著提升业务指标的成功案例。\n3.出色的沟通能力与抗压能力，能在快速变化的业务环境中高效执行。\n4.有跨境电商、国际化用户行为分析经验者优先。\n5.发表过顶会论文（如SIGIR、NeurIPS、CVPR）或开源项目贡献者优先（尤其多模态推荐方向）。",
"skills": [AI生成
"PyTorch",
"TensorFlow",
"强化学习",
"自然语言处理",
"计算机视觉",
"模型训练",
"模型微调",
"系统架构",
"团队协作",
"沟通能力",
"建模",
"大语言模型"
],
"preferred_qualifications": "1.计算机、数学或相关专业本科及以上学历，硕士/博士优先；2.多模态算法经验：1-3年以上算法开发经验，精通计算机视觉、自然语言处理及跨模态对齐技术，有多模态模型（如CLIP）实战经验者优先；加分项：；4.有跨境电商、国际化用户行为分析经验者优先；5.发表过顶会论文（如SIGIR、NeurIPS、CVPR）或开源项目贡献者优先（尤其多模态推荐方向）",
"job_highlights": "未披露"
},
"contact": {
"recruiter_name": "未披露",
"contact_methods": [
{
"type": "apply_link",
"value": "https://aidc-jobs.alibaba.com/off-campus/position-detail?positionId=100025155024"
}
]
},
"posting": {
"posting_id": "100025155024",
"post_date": "2026-09-02",
"hire_time": "未披露",
"update_date": "20260917",
"job_url": "https://aidc-jobs.alibaba.com/off-campus/position-detail?positionId=100025155024"
},
"fulltext": "阿里国际-多模态算法工程师（搜推）-杭州\n阿里国际-多模态算法工程师（搜推）-杭州\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.负责推荐系统的算法研发与迭代，结合视觉、文本等跨模态信息优化召回、排序及重排策略，提升推荐效果与用户体验。\n2.设计并落地多模态特征融合方案，构建用户画像与内容理解模型，推动多模态技术在内容挖掘、识别与生成场景中的应用。\n3.参与大模型在推荐系统和多模态领域中的微调，探索强化学习、指令微调等技术在业务指标提升中的实战路径。\n4.跟踪多模态与推荐领域前沿技术，推动复杂项目从0到1落地并达成业务目标。\n\n职位要求\n1.计算机、数学或相关专业本科及以上学历，硕士/博士优先。\n2.多模态算法经验：1-3年以上算法开发经验，精通计算机视觉、自然语言处理及跨模态对齐技术，有多模态模型（如CLIP）实战经验者优先。\n3.大模型经验：熟悉大模型训练和推理，掌握大模型微调（如SFT、强化学习等）方法，在内容挖掘、识别和生成等方面有一定的实战经验。\n4.推荐系统经验：了解推荐系统架构（召回、排序、重排），有结合多模态特征优化推荐效果的落地经验（如特征融合、用户画像建模）。\n5.工程能力：熟练使用PyTorch/TensorFlow框架，熟悉分布式训练（DeepSpeed等）等。\n加分项：\n1.具备独立推动复杂项目落地的能力，能主导多模态技术方案设计、跨团队协作及资源协调。\n2.结果导向，有从0到1构建多模态推荐系统或显著提升业务指标的成功案例。\n3.出色的沟通能力与抗压能力，能在快速变化的业务环境中高效执行。\n4.有跨境电商、国际化用户行为分析经验者优先。\n5.发表过顶会论文（如SIGIR、NeurIPS、CVPR）或开源项目贡献者优先（尤其多模态推荐方向）。\n1.负责推荐系统的算法研发与迭代，结合视觉、文本等跨模态信息优化召回、排序及重排策略，提升推荐效果与用户体验。\n2.设计并落地多模态特征融合方案，构建用户画像与内容理解模型，推动多模态技术在内容挖掘、识别与生成场景中的应用。\n3.参与大模型在推荐系统和多模态领域中的微调，探索强化学习、指令微调等技术在业务指标提升中的实战路径。\n4.跟踪多模态与推荐领域前沿技术，推动复杂项目从0到1落地并达成业务目标。\n1.计算机、数学或相关专业本科及以上学历，硕士/博士优先。\n2.多模态算法经验：1-3年以上算法开发经验，精通计算机视觉、自然语言处理及跨模态对齐技术，有多模态模型（如CLIP）实战经验者优先。\n3.大模型经验：熟悉大模型训练和推理，掌握大模型微调（如SFT、强化学习等）方法，在内容挖掘、识别和生成等方面有一定的实战经验。\n4.推荐系统经验：了解推荐系统架构（召回、排序、重排），有结合多模态特征优化推荐效果的落地经验（如特征融合、用户画像建模）。\n5.工程能力：熟练使用PyTorch/TensorFlow框架，熟悉分布式训练（DeepSpeed等）等。\n加分项：\n1.具备独立推动复杂项目落地的能力，能主导多模态技术方案设计、跨团队协作及资源协调。\n2.结果导向，有从0到1构建多模态推荐系统或显著提升业务指标的成功案例。\n3.出色的沟通能力与抗压能力，能在快速变化的业务环境中高效执行。\n4.有跨境电商、国际化用户行为分析经验者优先。\n5.发表过顶会论文（如SIGIR、NeurIPS、CVPR）或开源项目贡献者优先（尤其多模态推荐方向）。",
"standard_classification": {
"std_category_code": "T011",
"std_aux_codes": [],
"std_category_status": null,
"std_taxonomy_version": "20261104"
}
}