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        "responsibilities": "我们是淘天集团内一支兼具技术深度与业务活力的核心算法团队，全面负责天猫超市、天猫国际、淘工厂、淘特四大核心业务的算法研发与优化工作。\n在这里，我们打破业务边界，致力于用 AI 重塑零售本质，无论是追求高品质服务的自营业务，还是主打极致性价比的 M2C/C2M 产业带业务，我们的核心使命始终一致：从用户需求出发，通过算法重构“人-货-场”的连接效率，实现用户、平台与商家的三方共赢。\n我们做什么？\n为了达成这一使命，我们正聚焦于以下三大前沿技术方向，构建下一代智能商业体系：\n1. 打造智能化商品运营大脑\n我们不再局限于单点算法优化，而是致力于构建基于 LLM Agent 的经营决策大脑。通过多智能体协作架构，深度融合行业知识，实现从选品、定价到营销的全链路自动化与智能化决策，让算法真正具备“经营者”视角，驱动自营业务的高效运转。\n2. 构建新一代智能客服体系\n我们正在重塑人与服务的连接方式。利用 LLM/MLLM 的强大能力，突破传统规则限制，打造具备高拟人化、强逻辑推理能力的智能客服与交互体系。旨在通过更自然、更高效的多模态对话，显著提升用户体验与服务效率。\n3. 探索“认知智能”级搜推新范式\n我们积极拥抱生成式 AI 浪潮，推动搜索与推荐系统从“感知匹配”向“认知理解”跃迁。通过探索 LLM for Search/Rec（如语义深层匹配、兴趣生成、交互式导购），构建融合传统精排与生成式 AI 能力的下一代搜推引擎，实现从“人找货”到“AI 主动懂你”的体验升级。\n相关研究课题细分方向如下：\n● 课题 1：自营商品经营Agent\n○ 核心任务：构建\"\"经营中枢+垂直子Agent\"\"的多智能体协作架构，打通从选品、定价到营销变现的全链路，用Agent自主决策替代碎片化人工操作，打造商品打爆新引擎。\n● 课题 2：新一代智能客服 Agent\n○ 核心任务：基于LLM/MLLM搭建新一代客服算法框架，攻关意图识别、复杂推理、情感计算与多轮对话管理，实现高拟人化的智能服务体验。\n● 课题 3：交互式 AI 搜推导购 Agent\n○ 核心任务：探索Search + Recommendation + Generation融合的新范式，开发具备自然语言交互能力的AI导购助手，推动购物体验从\"\"人找货\"\"升级为\"\"AI主动荐货\"\"。",
        "requirements_text": "1. 计算机科学/人工智能/机器学习等相关领域的硕士或博士，具备扎实的编程基础（Python/C++/Java），熟悉常用算法与数据结构。\n2. 掌握机器学习基础理论，了解搜、推、广系统/自然语言处理/多模态等至少一个领域。\n3. 有PyTorch/TensorFlow等框架使用经验，参与过算法竞赛（Kaggle/天池等）或开源项目者优先。\n4. 对AI技术充满好奇心，主动关注大模型、搜推广系统、NLP、强化学习等领域前沿进展。\n5. 在顶级会议或高水平期刊发表过论文，或有复现前沿论文的经验者优先。\n6. 具备较强的问题拆解能力，能通过数据分析定位业务痛点并提出创新思路。\n7. 良好的沟通能力，能与工程师、产品经理高效协作，将技术方案转化为业务价值。\n8. 对电商场景有基本认知，愿意深入理解用户需求与商业逻辑。\n【加分项】\n1. 有大模型训练/微调经验（如Llama、GPT、多模态模型）或搜推广算法相关项目经历。\n2. 有海量数据处理经验或者大厂实习经验。\n3. 在算法竞赛中获得优异成绩（ACM-ICPC/挑战赛TOP10等）或者顶会论文发表。\"",
        "skills": [AI生成
            "Python",
            "Java",
            "C++",
            "PyTorch",
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            "强化学习",
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        "preferred_qualifications": "3. 有PyTorch/TensorFlow等框架使用经验，参与过算法竞赛（Kaggle/天池等）或开源项目者优先；5. 在顶级会议或高水平期刊发表过论文，或有复现前沿论文的经验者优先；【加分项】",
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    "fulltext": "自营智能商业agent-阿里星/T-Star\n自营智能商业agent-阿里星/T-Star\n\n基础信息\n毕业起止时间要求：2026-11-01 - 2027-10-31\n职位类别：技术类\n招聘项目：阿里巴巴2027届应届生\n工作地点：北京 / 杭州\n\n职位描述\n我们是淘天集团内一支兼具技术深度与业务活力的核心算法团队，全面负责天猫超市、天猫国际、淘工厂、淘特四大核心业务的算法研发与优化工作。\n在这里，我们打破业务边界，致力于用 AI 重塑零售本质，无论是追求高品质服务的自营业务，还是主打极致性价比的 M2C/C2M 产业带业务，我们的核心使命始终一致：从用户需求出发，通过算法重构“人-货-场”的连接效率，实现用户、平台与商家的三方共赢。\n我们做什么？\n为了达成这一使命，我们正聚焦于以下三大前沿技术方向，构建下一代智能商业体系：\n1. 打造智能化商品运营大脑\n我们不再局限于单点算法优化，而是致力于构建基于 LLM Agent 的经营决策大脑。通过多智能体协作架构，深度融合行业知识，实现从选品、定价到营销的全链路自动化与智能化决策，让算法真正具备“经营者”视角，驱动自营业务的高效运转。\n2. 构建新一代智能客服体系\n我们正在重塑人与服务的连接方式。利用 LLM/MLLM 的强大能力，突破传统规则限制，打造具备高拟人化、强逻辑推理能力的智能客服与交互体系。旨在通过更自然、更高效的多模态对话，显著提升用户体验与服务效率。\n3. 探索“认知智能”级搜推新范式\n我们积极拥抱生成式 AI 浪潮，推动搜索与推荐系统从“感知匹配”向“认知理解”跃迁。通过探索 LLM for Search/Rec（如语义深层匹配、兴趣生成、交互式导购），构建融合传统精排与生成式 AI 能力的下一代搜推引擎，实现从“人找货”到“AI 主动懂你”的体验升级。\n相关研究课题细分方向如下：\n● 课题 1：自营商品经营Agent\n○ 核心任务：构建\"\"经营中枢+垂直子Agent\"\"的多智能体协作架构，打通从选品、定价到营销变现的全链路，用Agent自主决策替代碎片化人工操作，打造商品打爆新引擎。\n● 课题 2：新一代智能客服 Agent\n○ 核心任务：基于LLM/MLLM搭建新一代客服算法框架，攻关意图识别、复杂推理、情感计算与多轮对话管理，实现高拟人化的智能服务体验。\n● 课题 3：交互式 AI 搜推导购 Agent\n○ 核心任务：探索Search + Recommendation + Generation融合的新范式，开发具备自然语言交互能力的AI导购助手，推动购物体验从\"\"人找货\"\"升级为\"\"AI主动荐货\"\"。\n\n职位要求\n1. 计算机科学/人工智能/机器学习等相关领域的硕士或博士，具备扎实的编程基础（Python/C++/Java），熟悉常用算法与数据结构。\n2. 掌握机器学习基础理论，了解搜、推、广系统/自然语言处理/多模态等至少一个领域。\n3. 有PyTorch/TensorFlow等框架使用经验，参与过算法竞赛（Kaggle/天池等）或开源项目者优先。\n4. 对AI技术充满好奇心，主动关注大模型、搜推广系统、NLP、强化学习等领域前沿进展。\n5. 在顶级会议或高水平期刊发表过论文，或有复现前沿论文的经验者优先。\n6. 具备较强的问题拆解能力，能通过数据分析定位业务痛点并提出创新思路。\n7. 良好的沟通能力，能与工程师、产品经理高效协作，将技术方案转化为业务价值。\n8. 对电商场景有基本认知，愿意深入理解用户需求与商业逻辑。\n【加分项】\n1. 有大模型训练/微调经验（如Llama、GPT、多模态模型）或搜推广算法相关项目经历。\n2. 有海量数据处理经验或者大厂实习经验。\n3. 在算法竞赛中获得优异成绩（ACM-ICPC/挑战赛TOP10等）或者顶会论文发表。\"\n\n在招业务\n淘天集团\n我们是淘天集团内一支兼具技术深度与业务活力的核心算法团队，全面负责天猫超市、天猫国际、淘工厂、淘特四大核心业务的算法研发与优化工作。\n在这里，我们打破业务边界，致力于用 AI 重塑零售本质，无论是追求高品质服务的自营业务，还是主打极致性价比的 M2C/C2M 产业带业务，我们的核心使命始终一致：从用户需求出发，通过算法重构“人-货-场”的连接效率，实现用户、平台与商家的三方共赢。\n我们做什么？\n为了达成这一使命，我们正聚焦于以下三大前沿技术方向，构建下一代智能商业体系：\n1. 打造智能化商品运营大脑\n我们不再局限于单点算法优化，而是致力于构建基于 LLM Agent 的经营决策大脑。通过多智能体协作架构，深度融合行业知识，实现从选品、定价到营销的全链路自动化与智能化决策，让算法真正具备“经营者”视角，驱动自营业务的高效运转。\n2. 构建新一代智能客服体系\n我们正在重塑人与服务的连接方式。利用 LLM/MLLM 的强大能力，突破传统规则限制，打造具备高拟人化、强逻辑推理能力的智能客服与交互体系。旨在通过更自然、更高效的多模态对话，显著提升用户体验与服务效率。\n3. 探索“认知智能”级搜推新范式\n我们积极拥抱生成式 AI 浪潮，推动搜索与推荐系统从“感知匹配”向“认知理解”跃迁。通过探索 LLM for Search/Rec（如语义深层匹配、兴趣生成、交互式导购），构建融合传统精排与生成式 AI 能力的下一代搜推引擎，实现从“人找货”到“AI 主动懂你”的体验升级。\n相关研究课题细分方向如下：\n● 课题 1：自营商品经营Agent\n○ 核心任务：构建\"\"经营中枢+垂直子Agent\"\"的多智能体协作架构，打通从选品、定价到营销变现的全链路，用Agent自主决策替代碎片化人工操作，打造商品打爆新引擎。\n● 课题 2：新一代智能客服 Agent\n○ 核心任务：基于LLM/MLLM搭建新一代客服算法框架，攻关意图识别、复杂推理、情感计算与多轮对话管理，实现高拟人化的智能服务体验。\n● 课题 3：交互式 AI 搜推导购 Agent\n○ 核心任务：探索Search + Recommendation + Generation融合的新范式，开发具备自然语言交互能力的AI导购助手，推动购物体验从\"\"人找货\"\"升级为\"\"AI主动荐货\"\"。\n1. 计算机科学/人工智能/机器学习等相关领域的硕士或博士，具备扎实的编程基础（Python/C++/Java），熟悉常用算法与数据结构。\n2. 掌握机器学习基础理论，了解搜、推、广系统/自然语言处理/多模态等至少一个领域。\n3. 有PyTorch/TensorFlow等框架使用经验，参与过算法竞赛（Kaggle/天池等）或开源项目者优先。\n4. 对AI技术充满好奇心，主动关注大模型、搜推广系统、NLP、强化学习等领域前沿进展。\n5. 在顶级会议或高水平期刊发表过论文，或有复现前沿论文的经验者优先。\n6. 具备较强的问题拆解能力，能通过数据分析定位业务痛点并提出创新思路。\n7. 良好的沟通能力，能与工程师、产品经理高效协作，将技术方案转化为业务价值。\n8. 对电商场景有基本认知，愿意深入理解用户需求与商业逻辑。\n【加分项】\n1. 有大模型训练/微调经验（如Llama、GPT、多模态模型）或搜推广算法相关项目经历。\n2. 有海量数据处理经验或者大厂实习经验。\n3. 在算法竞赛中获得优异成绩（ACM-ICPC/挑战赛TOP10等）或者顶会论文发表。\"",
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