主分类：AI应用开发（非Agent）
辅助：Agent系统开发（仅展示）
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": "日常实习生-1688-大模型应用算法",
"job_level": "实习",AI生成
"work_category": "实习",AI生成
"department": "淘天集团",
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"work_mode": "未披露",AI生成
"job_category": "技术类"AI生成
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"company": {
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"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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"degree": "* 计算机、人工智能、数学等相关专业在读（本科大三及以上 / 硕士 / 博士）",
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"responsibilities": "（1）参与大模型在 B 端业务场景中的应用研发，覆盖 Prompt 工程、RAG、Agent 工作流编排、Function Calling / Tool Use 等关键链路。\n（2）具体工作包括：意图理解与信息抽取、语义检索与排序优化、多轮对话与任务规划、Skill / Tool 设计与迭代、Badcase 分析与评测集建设。\n（3）与工程、产品同学协同，推动算法效果在真实业务中跑通并持续优化。",
"requirements_text": "* 计算机、人工智能、数学等相关专业在读（本科大三及以上 / 硕士 / 博士），可实习 3 个月以上。\n* 熟悉 Transformer、LLM 基础原理，了解 SFT / RLHF / RAG / Agent 等主流技术范式之一。\n* 具备扎实的 Python 编码能力，熟悉至少一个主流框架（LangChain / LlamaIndex / AutoGen / 自研 Agent 框架皆可）。\n* 有较强的工程落地意识，能独立完成从需求拆解 → 方案设计 → 实验验证 → 效果归因的闭环。\n* 对大模型产品有 sense，能主动体验竞品并提出改进想法。",
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"Python",
"大语言模型",
"检索增强生成"
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"preferred_qualifications": "未披露",
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"job_url": "https://campus-talent.alibaba.com/campus/position/199906940005?deptCodes="
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"fulltext": "日常实习生-1688-大模型应用算法\n日常实习生-1688-大模型应用算法\n\n基础信息\n毕业起止时间要求：2027-03-01 - 2029-09-01\n职位类别：技术类\n招聘项目：阿里巴巴日常实习生\n工作地点：杭州\n\n职位描述\n（1）参与大模型在 B 端业务场景中的应用研发，覆盖 Prompt 工程、RAG、Agent 工作流编排、Function Calling / Tool Use 等关键链路。\n（2）具体工作包括：意图理解与信息抽取、语义检索与排序优化、多轮对话与任务规划、Skill / Tool 设计与迭代、Badcase 分析与评测集建设。\n（3）与工程、产品同学协同，推动算法效果在真实业务中跑通并持续优化。\n\n职位要求\n* 计算机、人工智能、数学等相关专业在读（本科大三及以上 / 硕士 / 博士），可实习 3 个月以上。\n* 熟悉 Transformer、LLM 基础原理，了解 SFT / RLHF / RAG / Agent 等主流技术范式之一。\n* 具备扎实的 Python 编码能力，熟悉至少一个主流框架（LangChain / LlamaIndex / AutoGen / 自研 Agent 框架皆可）。\n* 有较强的工程落地意识，能独立完成从需求拆解 → 方案设计 → 实验验证 → 效果归因的闭环。\n* 对大模型产品有 sense，能主动体验竞品并提出改进想法。\n\n在招业务\n淘天集团\n（1）参与大模型在 B 端业务场景中的应用研发，覆盖 Prompt 工程、RAG、Agent 工作流编排、Function Calling / Tool Use 等关键链路。\n（2）具体工作包括：意图理解与信息抽取、语义检索与排序优化、多轮对话与任务规划、Skill / Tool 设计与迭代、Badcase 分析与评测集建设。\n（3）与工程、产品同学协同，推动算法效果在真实业务中跑通并持续优化。\n* 计算机、人工智能、数学等相关专业在读（本科大三及以上 / 硕士 / 博士），可实习 3 个月以上。\n* 熟悉 Transformer、LLM 基础原理，了解 SFT / RLHF / RAG / Agent 等主流技术范式之一。\n* 具备扎实的 Python 编码能力，熟悉至少一个主流框架（LangChain / LlamaIndex / AutoGen / 自研 Agent 框架皆可）。\n* 有较强的工程落地意识，能独立完成从需求拆解 → 方案设计 → 实验验证 → 效果归因的闭环。\n* 对大模型产品有 sense，能主动体验竞品并提出改进想法。",
"standard_classification": {
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