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        "degree": "毕业时间在2026年11月之后的在校本科、硕士或博士",
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        "responsibilities": "T-Star计划是阿里巴巴淘天集团顶尖人才招聘和培养项目，继承“阿里星〞的使命与愿景，面向全球招募顶尖技术人才。期待你们在淘天，通过极具挑战的前沿课题与亿级规模的海量数据、应用场景，探索和实践最前沿的Al技术，在有价值的业务场景落地技术成果。\n工作内容：\n1. 大模型驱动的算法革新：\na. 参与大模型（LLM、多模态大模型）在电商核心场景（搜索、推荐、广告、多智能体对话等）中的算法创新与应用；\nb. 研究大模型与经典搜推广模型的融合方案，提升模型效果与用户体验；\n2. 下一代AI系统构建：\na. 通过分布式训练、模型压缩、低延迟推理等技术，面向工业级应用完成千亿级参数大模型的高效训练与部署；\nb. 尝试生成式AI、多智能体协作等前沿方向，推动AI技术在电商领域的创新应用；\n3. 大模型在亿级用户规模落地的实战：\na. 直面淘宝数亿用户、百亿级行为数据的挑战，落地大模型应用；\nb. 参与双11、618等顶级电商场景的算法优化，见证大模型技术驱动商业增长的完整链路。\nT-Star实习可以带给你什么？\nꔷ ①加入前沿技术探索队伍，参与顶级课题研究，有机会实现工业界项目落地。②跟企业大牛导师/学术界名导一起做有价值的课题。③丰富的技术资源、海量的数据与优秀的团队助力发paper ④有机会提前获得秋招直通T-Star的正式Offer。",
        "requirements_text": "1. 计算机科学/人工智能/机器学习等相关领域，毕业时间在2026年11月之后的在校本科、硕士或博士\n2. 具备扎实的编程基础（Python/C++/Java），熟悉常用算法与数据结构；\n3. 掌握机器学习基础理论，了解搜、推、广系统/自然语言处理/多模态等至少一个领域；\n4. 有PyTorch/TensorFlow等框架使用经验，参与过算法竞赛（Kaggle/天池等）或开源项目者优先；\n5. 对AI技术充满好奇心，主动关注大模型、搜推广系统、NLP、强化学习等领域前沿进展；\n6. 具备较强的问题拆解能力，能通过数据分析定位业务痛点并提出创新思路；\n7. 良好的沟通能力，能与工程师、产品经理高效协作，将技术方案转化为业务价值；\n8. 对电商场景有基本认知，愿意深入理解用户需求与商业逻辑。\n【加分项】\n● 有大模型训练/微调经验（如Llama、GPT、多模态模型）或搜推广算法相关项目经历；\n● 有海量数据处理经验或者大厂实习经验；\n● 在算法竞赛中获得优异成绩（ACM-ICPC/挑战赛TOP10等）或者在顶级会议或高水平期刊发表过论文，或有复现前沿论文的经验者优先；",
        "skills": [AI生成
            "Python",
            "Java",
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            "PyTorch",
            "TensorFlow",
            "机器学习",
            "强化学习",
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            "数据结构",
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            "沟通能力",
            "大语言模型"
        ],
        "preferred_qualifications": "4. 有PyTorch/TensorFlow等框架使用经验，参与过算法竞赛（Kaggle/天池等）或开源项目者优先；【加分项】；● 在算法竞赛中获得优异成绩（ACM-ICPC/挑战赛TOP10等）或者在顶级会议或高水平期刊发表过论文，或有复现前沿论文的经验者优先",
        "job_highlights": "未披露"
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    "fulltext": "算法工程师-大模型应用（T-Star Lab 日常实习）\n算法工程师-大模型应用（T-Star Lab 日常实习）\n\n基础信息\n毕业起止时间要求：2026-10-31 - 2030-10-30\n职位类别：技术类\n招聘项目：阿里巴巴日常实习生\n工作地点：北京 / 杭州\n\n职位描述\nT-Star计划是阿里巴巴淘天集团顶尖人才招聘和培养项目，继承“阿里星〞的使命与愿景，面向全球招募顶尖技术人才。期待你们在淘天，通过极具挑战的前沿课题与亿级规模的海量数据、应用场景，探索和实践最前沿的Al技术，在有价值的业务场景落地技术成果。\n工作内容：\n1. 大模型驱动的算法革新：\na. 参与大模型（LLM、多模态大模型）在电商核心场景（搜索、推荐、广告、多智能体对话等）中的算法创新与应用；\nb. 研究大模型与经典搜推广模型的融合方案，提升模型效果与用户体验；\n2. 下一代AI系统构建：\na. 通过分布式训练、模型压缩、低延迟推理等技术，面向工业级应用完成千亿级参数大模型的高效训练与部署；\nb. 尝试生成式AI、多智能体协作等前沿方向，推动AI技术在电商领域的创新应用；\n3. 大模型在亿级用户规模落地的实战：\na. 直面淘宝数亿用户、百亿级行为数据的挑战，落地大模型应用；\nb. 参与双11、618等顶级电商场景的算法优化，见证大模型技术驱动商业增长的完整链路。\nT-Star实习可以带给你什么？\nꔷ ①加入前沿技术探索队伍，参与顶级课题研究，有机会实现工业界项目落地。②跟企业大牛导师/学术界名导一起做有价值的课题。③丰富的技术资源、海量的数据与优秀的团队助力发paper ④有机会提前获得秋招直通T-Star的正式Offer。\n\n职位要求\n1. 计算机科学/人工智能/机器学习等相关领域，毕业时间在2026年11月之后的在校本科、硕士或博士\n2. 具备扎实的编程基础（Python/C++/Java），熟悉常用算法与数据结构；\n3. 掌握机器学习基础理论，了解搜、推、广系统/自然语言处理/多模态等至少一个领域；\n4. 有PyTorch/TensorFlow等框架使用经验，参与过算法竞赛（Kaggle/天池等）或开源项目者优先；\n5. 对AI技术充满好奇心，主动关注大模型、搜推广系统、NLP、强化学习等领域前沿进展；\n6. 具备较强的问题拆解能力，能通过数据分析定位业务痛点并提出创新思路；\n7. 良好的沟通能力，能与工程师、产品经理高效协作，将技术方案转化为业务价值；\n8. 对电商场景有基本认知，愿意深入理解用户需求与商业逻辑。\n【加分项】\n● 有大模型训练/微调经验（如Llama、GPT、多模态模型）或搜推广算法相关项目经历；\n● 有海量数据处理经验或者大厂实习经验；\n● 在算法竞赛中获得优异成绩（ACM-ICPC/挑战赛TOP10等）或者在顶级会议或高水平期刊发表过论文，或有复现前沿论文的经验者优先；\n\n在招业务\n淘天集团\nT-Star计划是阿里巴巴淘天集团顶尖人才招聘和培养项目，继承“阿里星〞的使命与愿景，面向全球招募顶尖技术人才。期待你们在淘天，通过极具挑战的前沿课题与亿级规模的海量数据、应用场景，探索和实践最前沿的Al技术，在有价值的业务场景落地技术成果。\n工作内容：\n1. 大模型驱动的算法革新：\na. 参与大模型（LLM、多模态大模型）在电商核心场景（搜索、推荐、广告、多智能体对话等）中的算法创新与应用；\nb. 研究大模型与经典搜推广模型的融合方案，提升模型效果与用户体验；\n2. 下一代AI系统构建：\na. 通过分布式训练、模型压缩、低延迟推理等技术，面向工业级应用完成千亿级参数大模型的高效训练与部署；\nb. 尝试生成式AI、多智能体协作等前沿方向，推动AI技术在电商领域的创新应用；\n3. 大模型在亿级用户规模落地的实战：\na. 直面淘宝数亿用户、百亿级行为数据的挑战，落地大模型应用；\nb. 参与双11、618等顶级电商场景的算法优化，见证大模型技术驱动商业增长的完整链路。\nT-Star实习可以带给你什么？\nꔷ ①加入前沿技术探索队伍，参与顶级课题研究，有机会实现工业界项目落地。②跟企业大牛导师/学术界名导一起做有价值的课题。③丰富的技术资源、海量的数据与优秀的团队助力发paper ④有机会提前获得秋招直通T-Star的正式Offer。\n1. 计算机科学/人工智能/机器学习等相关领域，毕业时间在2026年11月之后的在校本科、硕士或博士\n2. 具备扎实的编程基础（Python/C++/Java），熟悉常用算法与数据结构；\n3. 掌握机器学习基础理论，了解搜、推、广系统/自然语言处理/多模态等至少一个领域；\n4. 有PyTorch/TensorFlow等框架使用经验，参与过算法竞赛（Kaggle/天池等）或开源项目者优先；\n5. 对AI技术充满好奇心，主动关注大模型、搜推广系统、NLP、强化学习等领域前沿进展；\n6. 具备较强的问题拆解能力，能通过数据分析定位业务痛点并提出创新思路；\n7. 良好的沟通能力，能与工程师、产品经理高效协作，将技术方案转化为业务价值；\n8. 对电商场景有基本认知，愿意深入理解用户需求与商业逻辑。\n【加分项】\n● 有大模型训练/微调经验（如Llama、GPT、多模态模型）或搜推广算法相关项目经历；\n● 有海量数据处理经验或者大厂实习经验；\n● 在算法竞赛中获得优异成绩（ACM-ICPC/挑战赛TOP10等）或者在顶级会议或高水平期刊发表过论文，或有复现前沿论文的经验者优先；",
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