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-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",
"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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"max": "",
"currency": "未披露",
"cycle": "未披露"
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"benefits": "未披露"
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"requirements": {
"working_years": "",
"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",
"深度学习",
"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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"type": "apply_link",
"value": "https://campus-talent.alibaba.com/campus/position/199903920041?deptCodes="
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"posting": {
"posting_id": "199903920041",
"post_date": "2026-03-20",
"hire_time": "未披露",
"update_date": "20260917",
"job_url": "https://campus-talent.alibaba.com/campus/position/199903920041?deptCodes="
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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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"std_taxonomy_version": "20261104"
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