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        "job_title": "淘天算法技术-AI Agent算法工程师（知识库方向）-杭州",
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        "responsibilities": "商品基础算法团队是淘天集团核心的商品理解中台，负责对淘天全域（淘宝、天猫等）数百亿的商品进行深度、精准、多维度的内容理解。我们产出的商品认知能力（如属性、卖点、风格、品类、知识），是整个淘天搜索、推荐、广告、AIGC应用、智能导购、直播等所有核心业务的基石，直接决定了用户“逛”和“买”的体验，是连接“人”与“货”的智能引擎。\n当前，我们正处在用新一代AI技术（大模型、多模态大模型）彻底重塑商品理解的历史机遇期。在这里，你将接触到海量的电商多模态数据，有机会定义下一代商品理解的技术范式，你的工作成果将通过集团各大业务场景，影响亿万用户的消费决策。\n岗位职责：\n1、参与商品 Wiki 知识库项目的研发与落地，综合运用 LLM、MLLM、Agent 等技术手段，系统性设计并持续迭代 Judge 引擎，驱动商品 Wiki 内容质量的规模化提升。\n2、负责商品 Wiki 全链路质量管控，涵盖质量评估体系建设、错误样本挖掘与改写、人机协同审核流程设计等，通过精细化质量分层与闭环反馈机制，推动内容问题的系统性发现与治理。\n3、运用 SFT、偏好学习（DPO/RLHF）、强化学习（RL）等后训练方法，持续提升 Judge 基础模型的判别能力；同时基于 Agentic RL 框架，增强 Judge Agent 在自主任务规划、多步推理及交叉验证等复杂场景下的决策能力。\n4、深度跟踪 LLM / Agent 领域前沿学术与工程进展，结合业务场景开展技术可行性验证，推动前沿方法在实际生产环境中的高效落地与规模化应用。",
        "requirements_text": "职位要求：\n1、计算机、人工智能、模式识别等相关专业硕士及以上学历，3年以上相关工作经验。\n2、具备以下一个或多个领域的深厚积累：\n1）大模型（LLM）： 熟悉主流大语言模型的原理，在Agent、偏好学习&强化学习、Agenitc RL、DeepResearch、Self-Evolving等方向有深入的实践经验。\n2）多模态大模型（VLM）： 熟悉主流多模态大模型的原理和应用，有丰富的图文匹配、跨模态生成、VQA、视觉内容理解等项目经验。\n3）商品理解/知识图谱： 在电商领域，有深厚的商品属性体系构建、内容理解、知识图谱建设等相关经验，对电商商品数据有深刻洞察。\n3、具备扎实的编程与工程能力，具备优秀的算法实现能力和代码功底，精通Python/C++/SQL等编程语言，熟练掌握PyTorch等至少一种深度学习框架。\n4、具备优秀的分析与解决问题能力，能够将复杂的业务问题抽象为清晰的算法问题，并给出创新性解决方案。\n5、拥有强烈的技术Owner意识和自驱力，能够独立负责一个或多个技术方向的规划与落地。\n加分项：\n在CVPR, ICCV, NeurIPS, ICML, ACL, EMNLP等顶级AI会议上有论文发表者。\n有电商搜索/推荐/广告相关领域算法经验者。\n有知名开源项目贡献或在Kaggle等数据竞赛中取得优异成绩者。",
        "skills": [AI生成
            "Python",
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            "SQL",
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    "fulltext": "淘天算法技术-AI Agent算法工程师（知识库方向）-杭州\n淘天算法技术-AI Agent算法工程师（知识库方向）-杭州\n\n基础信息\n工作地点：杭州\n\n职位描述\n商品基础算法团队是淘天集团核心的商品理解中台，负责对淘天全域（淘宝、天猫等）数百亿的商品进行深度、精准、多维度的内容理解。我们产出的商品认知能力（如属性、卖点、风格、品类、知识），是整个淘天搜索、推荐、广告、AIGC应用、智能导购、直播等所有核心业务的基石，直接决定了用户“逛”和“买”的体验，是连接“人”与“货”的智能引擎。\n当前，我们正处在用新一代AI技术（大模型、多模态大模型）彻底重塑商品理解的历史机遇期。在这里，你将接触到海量的电商多模态数据，有机会定义下一代商品理解的技术范式，你的工作成果将通过集团各大业务场景，影响亿万用户的消费决策。\n岗位职责：\n1、参与商品 Wiki 知识库项目的研发与落地，综合运用 LLM、MLLM、Agent 等技术手段，系统性设计并持续迭代 Judge 引擎，驱动商品 Wiki 内容质量的规模化提升。\n2、负责商品 Wiki 全链路质量管控，涵盖质量评估体系建设、错误样本挖掘与改写、人机协同审核流程设计等，通过精细化质量分层与闭环反馈机制，推动内容问题的系统性发现与治理。\n3、运用 SFT、偏好学习（DPO/RLHF）、强化学习（RL）等后训练方法，持续提升 Judge 基础模型的判别能力；同时基于 Agentic RL 框架，增强 Judge Agent 在自主任务规划、多步推理及交叉验证等复杂场景下的决策能力。\n4、深度跟踪 LLM / Agent 领域前沿学术与工程进展，结合业务场景开展技术可行性验证，推动前沿方法在实际生产环境中的高效落地与规模化应用。\n\n职位要求\n职位要求：\n1、计算机、人工智能、模式识别等相关专业硕士及以上学历，3年以上相关工作经验。\n2、具备以下一个或多个领域的深厚积累：\n1）大模型（LLM）： 熟悉主流大语言模型的原理，在Agent、偏好学习&强化学习、Agenitc RL、DeepResearch、Self-Evolving等方向有深入的实践经验。\n2）多模态大模型（VLM）： 熟悉主流多模态大模型的原理和应用，有丰富的图文匹配、跨模态生成、VQA、视觉内容理解等项目经验。\n3）商品理解/知识图谱： 在电商领域，有深厚的商品属性体系构建、内容理解、知识图谱建设等相关经验，对电商商品数据有深刻洞察。\n3、具备扎实的编程与工程能力，具备优秀的算法实现能力和代码功底，精通Python/C++/SQL等编程语言，熟练掌握PyTorch等至少一种深度学习框架。\n4、具备优秀的分析与解决问题能力，能够将复杂的业务问题抽象为清晰的算法问题，并给出创新性解决方案。\n5、拥有强烈的技术Owner意识和自驱力，能够独立负责一个或多个技术方向的规划与落地。\n加分项：\n在CVPR, ICCV, NeurIPS, ICML, ACL, EMNLP等顶级AI会议上有论文发表者。\n有电商搜索/推荐/广告相关领域算法经验者。\n有知名开源项目贡献或在Kaggle等数据竞赛中取得优异成绩者。\n商品基础算法团队是淘天集团核心的商品理解中台，负责对淘天全域（淘宝、天猫等）数百亿的商品进行深度、精准、多维度的内容理解。我们产出的商品认知能力（如属性、卖点、风格、品类、知识），是整个淘天搜索、推荐、广告、AIGC应用、智能导购、直播等所有核心业务的基石，直接决定了用户“逛”和“买”的体验，是连接“人”与“货”的智能引擎。\n当前，我们正处在用新一代AI技术（大模型、多模态大模型）彻底重塑商品理解的历史机遇期。在这里，你将接触到海量的电商多模态数据，有机会定义下一代商品理解的技术范式，你的工作成果将通过集团各大业务场景，影响亿万用户的消费决策。\n岗位职责：\n1、参与商品 Wiki 知识库项目的研发与落地，综合运用 LLM、MLLM、Agent 等技术手段，系统性设计并持续迭代 Judge 引擎，驱动商品 Wiki 内容质量的规模化提升。\n2、负责商品 Wiki 全链路质量管控，涵盖质量评估体系建设、错误样本挖掘与改写、人机协同审核流程设计等，通过精细化质量分层与闭环反馈机制，推动内容问题的系统性发现与治理。\n3、运用 SFT、偏好学习（DPO/RLHF）、强化学习（RL）等后训练方法，持续提升 Judge 基础模型的判别能力；同时基于 Agentic RL 框架，增强 Judge Agent 在自主任务规划、多步推理及交叉验证等复杂场景下的决策能力。\n4、深度跟踪 LLM / Agent 领域前沿学术与工程进展，结合业务场景开展技术可行性验证，推动前沿方法在实际生产环境中的高效落地与规模化应用。\n职位要求：\n1、计算机、人工智能、模式识别等相关专业硕士及以上学历，3年以上相关工作经验。\n2、具备以下一个或多个领域的深厚积累：\n1）大模型（LLM）： 熟悉主流大语言模型的原理，在Agent、偏好学习&强化学习、Agenitc RL、DeepResearch、Self-Evolving等方向有深入的实践经验。\n2）多模态大模型（VLM）： 熟悉主流多模态大模型的原理和应用，有丰富的图文匹配、跨模态生成、VQA、视觉内容理解等项目经验。\n3）商品理解/知识图谱： 在电商领域，有深厚的商品属性体系构建、内容理解、知识图谱建设等相关经验，对电商商品数据有深刻洞察。\n3、具备扎实的编程与工程能力，具备优秀的算法实现能力和代码功底，精通Python/C++/SQL等编程语言，熟练掌握PyTorch等至少一种深度学习框架。\n4、具备优秀的分析与解决问题能力，能够将复杂的业务问题抽象为清晰的算法问题，并给出创新性解决方案。\n5、拥有强烈的技术Owner意识和自驱力，能够独立负责一个或多个技术方向的规划与落地。\n加分项：\n在CVPR, ICCV, NeurIPS, ICML, ACL, EMNLP等顶级AI会议上有论文发表者。\n有电商搜索/推荐/广告相关领域算法经验者。\n有知名开源项目贡献或在Kaggle等数据竞赛中取得优异成绩者。",
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