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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"job_title": "研究型实习生-阿里妈妈-广告AIGB和决策智能基础大模型研究型实习生",
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"job_category": "技术类"AI生成
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"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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"responsibilities": "阿里妈妈-决策智能平台团队致力于以前沿视角攻克广告决策智能领域的重大挑战，研发面向未来的决策智能技术，推动技术向更高层次发展，为业务提供强劲动力。\n我们在决策智能领域有丰厚的技术底蕴，在NeurIPS、KDD、WWW等国际高水平会议上发表学术论文，并通过技术创新显著提升业务效果。2024年我们还在NeurIPS组织了比赛&Workshop，并开源了大规模的Benchmark。\n决策智能技术是人工智能的关键研究领域，在大型博弈环境中有广泛应用，例如在线广告、金融市场、电子商务和能源交易。在线广告是典型的大型博弈场景，随着生成算法在广告决策领域的初步成功应用，我们相信决策领域的大模型蕴藏着巨大潜力和广阔的技术探索空间。 \n具体职责： \n1. 深入运用生成算法（如Diffusion、Transformer等）对出价决策模型进行探索与迭代，研究出价决策大模型的Scaling Law。 \n2. 利用大规模跨场景数据和大规模参数学习博弈场景的通用规律，构建出价决策领域的基础模型。 \n加入我们，您将获得： \n1. 贴近工业实践的技术挑战，享有丰富的数据资源和强大的计算支持。 \n2. 深度参与研发团队内部研讨，与顶尖专家共同探讨前沿技术，合作发表国际顶级会议论文。 \n3. 一对一的行业专家指导，助力业界领先并具有巨大影响力的工作。 \n4. 可观的实习薪酬以及校招人才计划的绿色通道。",
"requirements_text": "职位要求： \n* 计算机/自动化、数学/上物理、人工智能等相关专业的博士或优秀硕士； \n* 聪明、自信，敢于突破，对技术有执着的追求和热爱。\n* 以下条件优先考虑：\n* 作为第一作者在顶级国际会议或期刊上发表过论文； \n* 参与开源项目并获得100以上的star； \n* 在有影响力的比赛中取得优异成绩。",
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"fulltext": "研究型实习生-阿里妈妈-广告AIGB和决策智能基础大模型研究型实习生\n研究型实习生-阿里妈妈-广告AIGB和决策智能基础大模型研究型实习生\n\n基础信息\n毕业起止时间要求：2026-10-31 - 2029-09-29\n职位类别：技术类\n招聘项目：阿里巴巴研究型实习生\n工作地点：北京\n\n职位描述\n阿里妈妈-决策智能平台团队致力于以前沿视角攻克广告决策智能领域的重大挑战，研发面向未来的决策智能技术，推动技术向更高层次发展，为业务提供强劲动力。\n我们在决策智能领域有丰厚的技术底蕴，在NeurIPS、KDD、WWW等国际高水平会议上发表学术论文，并通过技术创新显著提升业务效果。2024年我们还在NeurIPS组织了比赛&Workshop，并开源了大规模的Benchmark。\n决策智能技术是人工智能的关键研究领域，在大型博弈环境中有广泛应用，例如在线广告、金融市场、电子商务和能源交易。在线广告是典型的大型博弈场景，随着生成算法在广告决策领域的初步成功应用，我们相信决策领域的大模型蕴藏着巨大潜力和广阔的技术探索空间。 \n具体职责： \n1. 深入运用生成算法（如Diffusion、Transformer等）对出价决策模型进行探索与迭代，研究出价决策大模型的Scaling Law。 \n2. 利用大规模跨场景数据和大规模参数学习博弈场景的通用规律，构建出价决策领域的基础模型。 \n加入我们，您将获得： \n1. 贴近工业实践的技术挑战，享有丰富的数据资源和强大的计算支持。 \n2. 深度参与研发团队内部研讨，与顶尖专家共同探讨前沿技术，合作发表国际顶级会议论文。 \n3. 一对一的行业专家指导，助力业界领先并具有巨大影响力的工作。 \n4. 可观的实习薪酬以及校招人才计划的绿色通道。\n\n职位要求\n职位要求： \n* 计算机/自动化、数学/上物理、人工智能等相关专业的博士或优秀硕士； \n* 聪明、自信，敢于突破，对技术有执着的追求和热爱。\n* 以下条件优先考虑：\n* 作为第一作者在顶级国际会议或期刊上发表过论文； \n* 参与开源项目并获得100以上的star； \n* 在有影响力的比赛中取得优异成绩。\n\n在招业务\n淘天集团\n阿里妈妈-决策智能平台团队致力于以前沿视角攻克广告决策智能领域的重大挑战，研发面向未来的决策智能技术，推动技术向更高层次发展，为业务提供强劲动力。\n我们在决策智能领域有丰厚的技术底蕴，在NeurIPS、KDD、WWW等国际高水平会议上发表学术论文，并通过技术创新显著提升业务效果。2024年我们还在NeurIPS组织了比赛&Workshop，并开源了大规模的Benchmark。\n决策智能技术是人工智能的关键研究领域，在大型博弈环境中有广泛应用，例如在线广告、金融市场、电子商务和能源交易。在线广告是典型的大型博弈场景，随着生成算法在广告决策领域的初步成功应用，我们相信决策领域的大模型蕴藏着巨大潜力和广阔的技术探索空间。 \n具体职责： \n1. 深入运用生成算法（如Diffusion、Transformer等）对出价决策模型进行探索与迭代，研究出价决策大模型的Scaling Law。 \n2. 利用大规模跨场景数据和大规模参数学习博弈场景的通用规律，构建出价决策领域的基础模型。 \n加入我们，您将获得： \n1. 贴近工业实践的技术挑战，享有丰富的数据资源和强大的计算支持。 \n2. 深度参与研发团队内部研讨，与顶尖专家共同探讨前沿技术，合作发表国际顶级会议论文。 \n3. 一对一的行业专家指导，助力业界领先并具有巨大影响力的工作。 \n4. 可观的实习薪酬以及校招人才计划的绿色通道。\n职位要求： \n* 计算机/自动化、数学/上物理、人工智能等相关专业的博士或优秀硕士； \n* 聪明、自信，敢于突破，对技术有执着的追求和热爱。\n* 以下条件优先考虑：\n* 作为第一作者在顶级国际会议或期刊上发表过论文； \n* 参与开源项目并获得100以上的star； \n* 在有影响力的比赛中取得优异成绩。",
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