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研究型实习生-智能算法产品事业部-算法工程师

未披露 · 北京 / 杭州 · 淘天集团

主分类:搜索推荐与业务决策算法研发
算法与数据
来源 JD 数据(旧分类保留,当前主分类见上方)
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    "data_type": "ai_product_manager_jobs",
    "job": {
        "job_title": "研究型实习生-智能算法产品事业部-算法工程师",
        "job_level": "实习",AI生成
        "work_category": "实习",AI生成
        "department": "淘天集团",
        "location": "北京 / 杭州",
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        "job_category": "技术类"AI生成
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    "company": {
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        "company_industry": "电子商务",
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        "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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    "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": "1.参与设计并实现单智能体/多智能体联合出价框架;\n2.构建广告竞价中的反事实竞得率建模范式,优化多ADX环境下的广告主收益;\n3.在开源仿真环境及真实日志上评估模型效果;\n4.结合以上方向的探索和研究,撰写发表论文,和业界、学术界保持良好的交流。",
        "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;\n3.熟悉强化学习,LLM,因果推断等相关理论,并具备一定建模经验;\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",
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            "强化学习",
            "自然语言处理",
            "数据挖掘",
            "分析能力",
            "建模",
            "大语言模型"
        ],
        "preferred_qualifications": "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": {
        "recruiter_name": "未披露",
        "contact_methods": [
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    "fulltext": "研究型实习生-智能算法产品事业部-算法工程师\n研究型实习生-智能算法产品事业部-算法工程师\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:北京 / 杭州\n\n职位描述\n1.参与设计并实现单智能体/多智能体联合出价框架;\n2.构建广告竞价中的反事实竞得率建模范式,优化多ADX环境下的广告主收益;\n3.在开源仿真环境及真实日志上评估模型效果;\n4.结合以上方向的探索和研究,撰写发表论文,和业界、学术界保持良好的交流。\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;\n3.熟悉强化学习,LLM,因果推断等相关理论,并具备一定建模经验;\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\n1.参与设计并实现单智能体/多智能体联合出价框架;\n2.构建广告竞价中的反事实竞得率建模范式,优化多ADX环境下的广告主收益;\n3.在开源仿真环境及真实日志上评估模型效果;\n4.结合以上方向的探索和研究,撰写发表论文,和业界、学术界保持良好的交流。\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;\n3.熟悉强化学习,LLM,因果推断等相关理论,并具备一定建模经验;\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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