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职位列表 链接有效 不适用(官网全量采集) official:alibaba:199907400004

研究型实习生-强化学习-算法研究

未披露 · 杭州 · 阿里国际数字商业集团

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-强化学习-算法研究",
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        "department": "阿里国际数字商业集团",
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        "company_description": "阿里国际数字商业业务涉及国际电商平台及跨境商品交易。"
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        "degree": "计算机、数学、电子信息等相关专业在读硕士或博士",
        "language": "未披露",AI生成
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        "responsibilities": "一、关于阿里巴巴国际站\n阿里巴巴国际站是全球领先的跨境 B2B 数字贸易平台,致力于推动全球贸易数字化升级。在这里,你将有机会直接参与 B2B 场景下核心广告算法问题的研究与实践,深入探索工业级智能广告系统的前沿技术。\n二. 关于项目\n本项目旨在解决国际B类业务下,转化数据的延迟性与稀疏性对整体广告业务造成的挑战,包括但不限于稀疏转化行为的精准表征,转化预估模型的预估准确度,出价模型的离在线不一致等,提升广告智能出价整体性能。\n三. 你的职责 \n1. 调研与前沿追踪:跟进工业界与学术界在稀疏数据处理、转化预估、自动出价策略等方向的最新研究进展,持续探索可落地的优化思路。\n2. 模型与算法优化:研究稀疏数据场景下转化预估模型与出价模型的联动优化方法,提升智能出价整体效果与业务收益。\n3. 落地实践:参与模型搭建、算法调优与实验分析,将理论方案转化为线上可用的生产能力;同时,对研究成果进行整理,撰写高质量论文并尝试投稿。",
        "requirements_text": "1. 计算机、数学、电子信息等相关专业在读硕士或博士,具备扎实的优化、概率统计等数理基础。\n2. 具备良好的文献检索与阅读能力,能够充分理解并复现前沿论文中的核心算法思想。\n3. 具备良好的编程能力与工程实践能力,熟练掌握 Python 等深度学习开发框架。",
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    "fulltext": "研究型实习生-强化学习-算法研究\n研究型实习生-强化学习-算法研究\n\n基础信息\n毕业起止时间要求:2027-11-01 - 2031-12-31\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\n一、关于阿里巴巴国际站\n阿里巴巴国际站是全球领先的跨境 B2B 数字贸易平台,致力于推动全球贸易数字化升级。在这里,你将有机会直接参与 B2B 场景下核心广告算法问题的研究与实践,深入探索工业级智能广告系统的前沿技术。\n二. 关于项目\n本项目旨在解决国际B类业务下,转化数据的延迟性与稀疏性对整体广告业务造成的挑战,包括但不限于稀疏转化行为的精准表征,转化预估模型的预估准确度,出价模型的离在线不一致等,提升广告智能出价整体性能。\n三. 你的职责 \n1. 调研与前沿追踪:跟进工业界与学术界在稀疏数据处理、转化预估、自动出价策略等方向的最新研究进展,持续探索可落地的优化思路。\n2. 模型与算法优化:研究稀疏数据场景下转化预估模型与出价模型的联动优化方法,提升智能出价整体效果与业务收益。\n3. 落地实践:参与模型搭建、算法调优与实验分析,将理论方案转化为线上可用的生产能力;同时,对研究成果进行整理,撰写高质量论文并尝试投稿。\n\n职位要求\n1. 计算机、数学、电子信息等相关专业在读硕士或博士,具备扎实的优化、概率统计等数理基础。\n2. 具备良好的文献检索与阅读能力,能够充分理解并复现前沿论文中的核心算法思想。\n3. 具备良好的编程能力与工程实践能力,熟练掌握 Python 等深度学习开发框架。\n\n在招业务\n阿里国际数字商业集团\n一、关于阿里巴巴国际站\n阿里巴巴国际站是全球领先的跨境 B2B 数字贸易平台,致力于推动全球贸易数字化升级。在这里,你将有机会直接参与 B2B 场景下核心广告算法问题的研究与实践,深入探索工业级智能广告系统的前沿技术。\n二. 关于项目\n本项目旨在解决国际B类业务下,转化数据的延迟性与稀疏性对整体广告业务造成的挑战,包括但不限于稀疏转化行为的精准表征,转化预估模型的预估准确度,出价模型的离在线不一致等,提升广告智能出价整体性能。\n三. 你的职责 \n1. 调研与前沿追踪:跟进工业界与学术界在稀疏数据处理、转化预估、自动出价策略等方向的最新研究进展,持续探索可落地的优化思路。\n2. 模型与算法优化:研究稀疏数据场景下转化预估模型与出价模型的联动优化方法,提升智能出价整体效果与业务收益。\n3. 落地实践:参与模型搭建、算法调优与实验分析,将理论方案转化为线上可用的生产能力;同时,对研究成果进行整理,撰写高质量论文并尝试投稿。\n1. 计算机、数学、电子信息等相关专业在读硕士或博士,具备扎实的优化、概率统计等数理基础。\n2. 具备良好的文献检索与阅读能力,能够充分理解并复现前沿论文中的核心算法思想。\n3. 具备良好的编程能力与工程实践能力,熟练掌握 Python 等深度学习开发框架。",
    "standard_classification": {
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