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": "面向电商场景的搜索广告拍卖机制研究",
"job_level": "实习",AI生成
"work_category": "实习",AI生成
"department": "淘天集团",
"location": "北京",
"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": "计算机、数学或统计学相关专业硕士及以上学历",
"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "1. 支持超大规模数据场景下多方共赢、激励兼容的平台机制设计与实践；\n2.支持复杂外部性因素下的广告与自然结果价值预估和混排的算法设计与实践；\n3. 支持广告全链路机制策略统一建设和联动的设计与实践；\n4. 支持研究和推动Autobidding模式下的新机制设计的应用与创新。",
"requirements_text": "1. 计算机、数学或统计学相关专业硕士及以上学历；\n2. 熟练掌握Java/C++/Python中至少一门语言，有扎实的数据结构和算法基础；\n3. 熟悉常用的机器学习算法；\n4. 具备优秀的分析和解决问题的能力，良好的沟通协作能力；\n5. 有数据挖掘、机器学习、强化学习、信息检索、自然语言理解、推荐系统、计算广告学及算法博弈论相关领域研究和实践经验，在以上领域的国际会议(SIGIR、SIGKDD、ICML、NIPS、WSDM、WWW、AAAI、CIKM、ACL、RECSYS)或者期刊上发表过论文者更佳；\n6. 参加过ACM或数据挖掘&机器学习类竞赛(天池大奖赛、Kaggle)并取得好名次者更佳；\n7. 参与过机器学习开源项目并有突出贡献者更佳；",
"skills": [AI生成
"Python",
"Java",
"C++",
"机器学习",
"强化学习",
"数据结构",
"数据挖掘",
"解决问题"
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"preferred_qualifications": "未披露",
"job_highlights": "未披露"
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"update_date": "20260917",
"job_url": "https://campus-talent.alibaba.com/campus/position/199903920053?deptCodes="
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"fulltext": "面向电商场景的搜索广告拍卖机制研究\n面向电商场景的搜索广告拍卖机制研究\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\n\n职位描述\n1. 支持超大规模数据场景下多方共赢、激励兼容的平台机制设计与实践；\n2.支持复杂外部性因素下的广告与自然结果价值预估和混排的算法设计与实践；\n3. 支持广告全链路机制策略统一建设和联动的设计与实践；\n4. 支持研究和推动Autobidding模式下的新机制设计的应用与创新。\n\n职位要求\n1. 计算机、数学或统计学相关专业硕士及以上学历；\n2. 熟练掌握Java/C++/Python中至少一门语言，有扎实的数据结构和算法基础；\n3. 熟悉常用的机器学习算法；\n4. 具备优秀的分析和解决问题的能力，良好的沟通协作能力；\n5. 有数据挖掘、机器学习、强化学习、信息检索、自然语言理解、推荐系统、计算广告学及算法博弈论相关领域研究和实践经验，在以上领域的国际会议(SIGIR、SIGKDD、ICML、NIPS、WSDM、WWW、AAAI、CIKM、ACL、RECSYS)或者期刊上发表过论文者更佳；\n6. 参加过ACM或数据挖掘&机器学习类竞赛(天池大奖赛、Kaggle)并取得好名次者更佳；\n7. 参与过机器学习开源项目并有突出贡献者更佳；\n\n在招业务\n淘天集团\n1. 支持超大规模数据场景下多方共赢、激励兼容的平台机制设计与实践；\n2.支持复杂外部性因素下的广告与自然结果价值预估和混排的算法设计与实践；\n3. 支持广告全链路机制策略统一建设和联动的设计与实践；\n4. 支持研究和推动Autobidding模式下的新机制设计的应用与创新。\n1. 计算机、数学或统计学相关专业硕士及以上学历；\n2. 熟练掌握Java/C++/Python中至少一门语言，有扎实的数据结构和算法基础；\n3. 熟悉常用的机器学习算法；\n4. 具备优秀的分析和解决问题的能力，良好的沟通协作能力；\n5. 有数据挖掘、机器学习、强化学习、信息检索、自然语言理解、推荐系统、计算广告学及算法博弈论相关领域研究和实践经验，在以上领域的国际会议(SIGIR、SIGKDD、ICML、NIPS、WSDM、WWW、AAAI、CIKM、ACL、RECSYS)或者期刊上发表过论文者更佳；\n6. 参加过ACM或数据挖掘&机器学习类竞赛(天池大奖赛、Kaggle)并取得好名次者更佳；\n7. 参与过机器学习开源项目并有突出贡献者更佳；",
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