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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"schema_version": "via_ai_product_manager_jobs_v1",
"data_type": "ai_product_manager_jobs",
"job": {
"job_title": "研究型实习生-智能算法产品事业部-冷启推荐算法实习生",
"job_level": "实习",AI生成
"work_category": "实习",AI生成
"department": "淘天集团",
"location": "杭州",
"work_mode": "未披露",AI生成
"job_category": "技术类"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",
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"benefits": "未披露"
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"requirements": {
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"degree": "自然语言处理、机器学习、数据挖掘、人工智能等相关专业的硕士生/博士生",
"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "1. 探索纯模态(去ID化)在手淘冷启推荐场景的落地,提升冷启素材分发效率;\n2. 探索冷启动与跨域推荐,构建可迁移的统一素材冷启推荐模型框架,实现多场景高效迁移与复用;\n3. 优化多模态基座(PreTrain/SFT)及训练推理效率,提高资源利用率,降低训练时长与显存占用;\n4. 结合以上研究沉淀方法,撰写发表论文,并与业界/学界保持交流。",
"requirements_text": "1. 自然语言处理、机器学习、数据挖掘、人工智能等相关专业的硕士生/博士生;\n2. 熟悉多模态表征学习及搜广推召回/排序应用建模,有多模态预训练/SFT/应用实践经验者优先;\n3. 熟练掌握Tensorflow、Pytorch等深度学习框架,扎实的编程基础,具备独立的算法实现能力;\n4. 良好的逻辑分析能力和数理基础,对算法原理及应用有较深入的理解,在人工智能相关的各类国际顶级会议/期刊中发表过论文者优先。",
"skills": [AI生成
"PyTorch",
"TensorFlow",
"机器学习",
"深度学习",
"自然语言处理",
"数据挖掘",
"分析能力",
"建模"
],
"preferred_qualifications": "2. 熟悉多模态表征学习及搜广推召回/排序应用建模,有多模态预训练/SFT/应用实践经验者优先;4. 良好的逻辑分析能力和数理基础,对算法原理及应用有较深入的理解,在人工智能相关的各类国际顶级会议/期刊中发表过论文者优先",
"job_highlights": "未披露"
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"contact": {
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"post_date": "2026-03-20",
"hire_time": "未披露",
"update_date": "20260917",
"job_url": "https://campus-talent.alibaba.com/campus/position/199903900047?deptCodes="
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"fulltext": "研究型实习生-智能算法产品事业部-冷启推荐算法实习生\n研究型实习生-智能算法产品事业部-冷启推荐算法实习生\n\n基础信息\n毕业起止时间要求:2026-10-31 - 2028-10-30\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:杭州\n\n职位描述\n1. 探索纯模态(去ID化)在手淘冷启推荐场景的落地,提升冷启素材分发效率;\n2. 探索冷启动与跨域推荐,构建可迁移的统一素材冷启推荐模型框架,实现多场景高效迁移与复用;\n3. 优化多模态基座(PreTrain/SFT)及训练推理效率,提高资源利用率,降低训练时长与显存占用;\n4. 结合以上研究沉淀方法,撰写发表论文,并与业界/学界保持交流。\n\n职位要求\n1. 自然语言处理、机器学习、数据挖掘、人工智能等相关专业的硕士生/博士生;\n2. 熟悉多模态表征学习及搜广推召回/排序应用建模,有多模态预训练/SFT/应用实践经验者优先;\n3. 熟练掌握Tensorflow、Pytorch等深度学习框架,扎实的编程基础,具备独立的算法实现能力;\n4. 良好的逻辑分析能力和数理基础,对算法原理及应用有较深入的理解,在人工智能相关的各类国际顶级会议/期刊中发表过论文者优先。\n\n在招业务\n淘天集团\n1. 探索纯模态(去ID化)在手淘冷启推荐场景的落地,提升冷启素材分发效率;\n2. 探索冷启动与跨域推荐,构建可迁移的统一素材冷启推荐模型框架,实现多场景高效迁移与复用;\n3. 优化多模态基座(PreTrain/SFT)及训练推理效率,提高资源利用率,降低训练时长与显存占用;\n4. 结合以上研究沉淀方法,撰写发表论文,并与业界/学界保持交流。\n1. 自然语言处理、机器学习、数据挖掘、人工智能等相关专业的硕士生/博士生;\n2. 熟悉多模态表征学习及搜广推召回/排序应用建模,有多模态预训练/SFT/应用实践经验者优先;\n3. 熟练掌握Tensorflow、Pytorch等深度学习框架,扎实的编程基础,具备独立的算法实现能力;\n4. 良好的逻辑分析能力和数理基础,对算法原理及应用有较深入的理解,在人工智能相关的各类国际顶级会议/期刊中发表过论文者优先。",
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