主分类：大模型与生成式算法研发
辅助：Agent系统开发（仅展示）
来源 JD 数据（旧分类保留，当前主分类见上方）
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"schema_version": "via_ai_product_manager_jobs_v1",
"data_type": "ai_product_manager_jobs",
"job": {
"job_title": "淘天算法技术-多模态大语言模型算法工程师-杭州/北京",
"job_level": "未披露",AI生成
"work_category": "全职",AI生成
"department": "淘天集团",
"location": "北京 / 杭州",
"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": {
"salary_range": {
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"currency": "未披露",
"cycle": "未披露"
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"benefits": "未披露"
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"requirements": {
"working_years": 2,
"degree": "计算机、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
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "1、负责大规模商品标签、类目属性及商品信息理解算法，解决商品分类、信息抽取、标签生成、知识补全和商品摘要等问题。\n2、探索大语言模型和多模态模型在商品理解中的应用，参与指令数据构建、监督微调、偏好优化、强化学习及模型评测等后训练工作。\n3、建设面向商品数据生产的 Agent 系统，研究复杂任务规划、工具调用、记忆、反思和多智能体协作等问题，推动数据生产从人工规则驱动向智能化、自迭代方向升级。\n4、面向数十亿级商品和多业务场景，建设覆盖数据构造、模型训练、自动评测、在线应用和效果迭代的完整算法链路。\n5、与搜索、推荐、广告、大模型及商品发布等团队深度合作。你不仅负责模型指标，也能够参与业务问题定义，并推动算法能力产生真实、可量化的业务价值。",
"requirements_text": "1、计算机、人工智能、数学或相关专业硕士及以上学历，具有2年左右算法研发经验；我们更关注实际能力、成长速度和问题解决能力，不简单以工作年限衡量。\n2、具备扎实的机器学习和深度学习基础，在自然语言处理、大语言模型或多模态模型中的至少一个方向有实际项目经验。\n3、熟练使用 Python 及主流深度学习框架，能够独立完成数据分析、模型训练、效果评测和工程落地。\n4、对大模型后训练、Agent、自动化数据生产或模型评测有浓厚兴趣；有相关研究或实践经验者优先，但不要求候选人已经覆盖所有方向。\n5、具备较强的问题抽象、快速学习和协作推进能力，愿意深入复杂业务，在大规模真实数据和真实反馈中持续验证并迭代算法。",
"skills": [AI生成
"Python",
"机器学习",
"深度学习",
"自然语言处理",
"数据分析",
"模型训练",
"大语言模型"
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"preferred_qualifications": "有相关研究或实践经验者优先，但不要求候选人已经覆盖所有方向",
"job_highlights": "未披露"
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"posting": {
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"hire_time": "未披露",
"update_date": "20260917",
"job_url": "https://talent.taotian.com/off-campus/position-detail?positionId=100029200003"
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"fulltext": "淘天算法技术-多模态大语言模型算法工程师-杭州/北京\n淘天算法技术-多模态大语言模型算法工程师-杭州/北京\n\n基础信息\n工作地点：北京 / 杭州\n\n职位描述\n1、负责大规模商品标签、类目属性及商品信息理解算法，解决商品分类、信息抽取、标签生成、知识补全和商品摘要等问题。\n2、探索大语言模型和多模态模型在商品理解中的应用，参与指令数据构建、监督微调、偏好优化、强化学习及模型评测等后训练工作。\n3、建设面向商品数据生产的 Agent 系统，研究复杂任务规划、工具调用、记忆、反思和多智能体协作等问题，推动数据生产从人工规则驱动向智能化、自迭代方向升级。\n4、面向数十亿级商品和多业务场景，建设覆盖数据构造、模型训练、自动评测、在线应用和效果迭代的完整算法链路。\n5、与搜索、推荐、广告、大模型及商品发布等团队深度合作。你不仅负责模型指标，也能够参与业务问题定义，并推动算法能力产生真实、可量化的业务价值。\n\n职位要求\n1、计算机、人工智能、数学或相关专业硕士及以上学历，具有2年左右算法研发经验；我们更关注实际能力、成长速度和问题解决能力，不简单以工作年限衡量。\n2、具备扎实的机器学习和深度学习基础，在自然语言处理、大语言模型或多模态模型中的至少一个方向有实际项目经验。\n3、熟练使用 Python 及主流深度学习框架，能够独立完成数据分析、模型训练、效果评测和工程落地。\n4、对大模型后训练、Agent、自动化数据生产或模型评测有浓厚兴趣；有相关研究或实践经验者优先，但不要求候选人已经覆盖所有方向。\n5、具备较强的问题抽象、快速学习和协作推进能力，愿意深入复杂业务，在大规模真实数据和真实反馈中持续验证并迭代算法。\n1、负责大规模商品标签、类目属性及商品信息理解算法，解决商品分类、信息抽取、标签生成、知识补全和商品摘要等问题。\n2、探索大语言模型和多模态模型在商品理解中的应用，参与指令数据构建、监督微调、偏好优化、强化学习及模型评测等后训练工作。\n3、建设面向商品数据生产的 Agent 系统，研究复杂任务规划、工具调用、记忆、反思和多智能体协作等问题，推动数据生产从人工规则驱动向智能化、自迭代方向升级。\n4、面向数十亿级商品和多业务场景，建设覆盖数据构造、模型训练、自动评测、在线应用和效果迭代的完整算法链路。\n5、与搜索、推荐、广告、大模型及商品发布等团队深度合作。你不仅负责模型指标，也能够参与业务问题定义，并推动算法能力产生真实、可量化的业务价值。\n1、计算机、人工智能、数学或相关专业硕士及以上学历，具有2年左右算法研发经验；我们更关注实际能力、成长速度和问题解决能力，不简单以工作年限衡量。\n2、具备扎实的机器学习和深度学习基础，在自然语言处理、大语言模型或多模态模型中的至少一个方向有实际项目经验。\n3、熟练使用 Python 及主流深度学习框架，能够独立完成数据分析、模型训练、效果评测和工程落地。\n4、对大模型后训练、Agent、自动化数据生产或模型评测有浓厚兴趣；有相关研究或实践经验者优先，但不要求候选人已经覆盖所有方向。\n5、具备较强的问题抽象、快速学习和协作推进能力，愿意深入复杂业务，在大规模真实数据和真实反馈中持续验证并迭代算法。",
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"std_taxonomy_version": "20261104"
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