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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"data_type": "ai_product_manager_jobs",
"job": {
"job_title": "算法技术-生成式混排-算法工程师实习生",
"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",
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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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"compensation": {
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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. 跟进和设计基于强化学习的生成式Listwise混排框架,重点研究探索多目标reward设计、强化学习优化算法、兼顾激励相容原则等方向;\n2. 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. 有强化学习实操经验,参与过业界强化学习大规模项目者优先; \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
"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"
],
"preferred_qualifications": "3. 有强化学习实操经验,参与过业界强化学习大规模项目者优先;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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"posting": {
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"hire_time": "未披露",
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"job_url": "https://campus-talent.alibaba.com/campus/position/199903920051?deptCodes="
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"fulltext": "算法技术-生成式混排-算法工程师实习生\n算法技术-生成式混排-算法工程师实习生\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. 跟进和设计基于强化学习的生成式Listwise混排框架,重点研究探索多目标reward设计、强化学习优化算法、兼顾激励相容原则等方向;\n2. 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. 有强化学习实操经验,参与过业界强化学习大规模项目者优先; \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. 跟进和设计基于强化学习的生成式Listwise混排框架,重点研究探索多目标reward设计、强化学习优化算法、兼顾激励相容原则等方向;\n2. 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. 有强化学习实操经验,参与过业界强化学习大规模项目者优先; \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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