主分类：通用算法研发（其他方向）
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": "算法工程师-AI For Science",
"job_level": "校招",AI生成
"work_category": "全职",AI生成
"department": "Token Foundry",
"location": "北京 / 杭州 / 上海",
"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 / 云计算 / 人工智能",
"company_size": "10000人以上",
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"company_description": "阿里巴巴集团面向消费者和企业提供电子商务、云计算及人工智能服务。"
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"compensation": {
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"benefits": "未披露"
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"requirements": {
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"degree": "● 计算机、人工智能、应用数学或相关专业硕士/博士学位",
"language": "未披露",AI生成
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"responsibilities": "● 主导面向科学场景的基础模型与核心算法研发，包括但不限于：科学基础模型（如分子，蛋白质、基因，细胞等），生成式AI模型在科学任务中的设计与优化，多模态科学数据的表征学习与推理算法，基于智能体的自动化科研探索；\n● 探索端到端的智能建模范式，快速迭代并构建高性能、可落地的AI系统；\n● 结合大规模分布式训练与高性能计算，产出高影响力技术成果（论文、专利、开源项目或云上服务）；\n● 推动AI for Science方向的技术沉淀与产品化，强化阿里在该领域的技术领导力。",
"requirements_text": "● 计算机、人工智能、应用数学或相关专业硕士/博士学位；\n● 扎实的算法功底与工程实现能力，熟练掌握PyTorch/TensorFlow/JAX等主流深度学习框架；\n● 在大模型、生成式AI、表示学习、序列建模或科学计算等方向有深入研究或项目经验；\n● 具备优秀的科研创新能力与跨团队协作能力。\n优先考虑：\n● 在NeurIPS、ICML、ICLR、CVPR、ACL、KDD等顶会，或Cell、Nature、Science（CNS）及知名子刊发表过论文；\n● 有大规模模型训练、科学智能（AI4S）项目经验，尤其在生物，医药等科学领域的交叉应用背景者优先；\n● 对将AI技术应用于科学发现有强烈兴趣（无需生命科学或材料学专业背景，但需具备快速学习能力）。",
"skills": [AI生成
"PyTorch",
"TensorFlow",
"深度学习",
"模型训练",
"团队协作",
"学习能力",
"建模",
"大语言模型"
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"preferred_qualifications": "优先考虑：；● 有大规模模型训练、科学智能（AI4S）项目经验，尤其在生物，医药等科学领域的交叉应用背景者优先",
"job_highlights": "未披露"
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"fulltext": "算法工程师-AI For Science\n算法工程师-AI For Science\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 / 上海\n\n职位描述\n● 主导面向科学场景的基础模型与核心算法研发，包括但不限于：科学基础模型（如分子，蛋白质、基因，细胞等），生成式AI模型在科学任务中的设计与优化，多模态科学数据的表征学习与推理算法，基于智能体的自动化科研探索；\n● 探索端到端的智能建模范式，快速迭代并构建高性能、可落地的AI系统；\n● 结合大规模分布式训练与高性能计算，产出高影响力技术成果（论文、专利、开源项目或云上服务）；\n● 推动AI for Science方向的技术沉淀与产品化，强化阿里在该领域的技术领导力。\n\n职位要求\n● 计算机、人工智能、应用数学或相关专业硕士/博士学位；\n● 扎实的算法功底与工程实现能力，熟练掌握PyTorch/TensorFlow/JAX等主流深度学习框架；\n● 在大模型、生成式AI、表示学习、序列建模或科学计算等方向有深入研究或项目经验；\n● 具备优秀的科研创新能力与跨团队协作能力。\n优先考虑：\n● 在NeurIPS、ICML、ICLR、CVPR、ACL、KDD等顶会，或Cell、Nature、Science（CNS）及知名子刊发表过论文；\n● 有大规模模型训练、科学智能（AI4S）项目经验，尤其在生物，医药等科学领域的交叉应用背景者优先；\n● 对将AI技术应用于科学发现有强烈兴趣（无需生命科学或材料学专业背景，但需具备快速学习能力）。\n\n在招业务\nToken Foundry\n● 主导面向科学场景的基础模型与核心算法研发，包括但不限于：科学基础模型（如分子，蛋白质、基因，细胞等），生成式AI模型在科学任务中的设计与优化，多模态科学数据的表征学习与推理算法，基于智能体的自动化科研探索；\n● 探索端到端的智能建模范式，快速迭代并构建高性能、可落地的AI系统；\n● 结合大规模分布式训练与高性能计算，产出高影响力技术成果（论文、专利、开源项目或云上服务）；\n● 推动AI for Science方向的技术沉淀与产品化，强化阿里在该领域的技术领导力。\n● 计算机、人工智能、应用数学或相关专业硕士/博士学位；\n● 扎实的算法功底与工程实现能力，熟练掌握PyTorch/TensorFlow/JAX等主流深度学习框架；\n● 在大模型、生成式AI、表示学习、序列建模或科学计算等方向有深入研究或项目经验；\n● 具备优秀的科研创新能力与跨团队协作能力。\n优先考虑：\n● 在NeurIPS、ICML、ICLR、CVPR、ACL、KDD等顶会，或Cell、Nature、Science（CNS）及知名子刊发表过论文；\n● 有大规模模型训练、科学智能（AI4S）项目经验，尤其在生物，医药等科学领域的交叉应用背景者优先；\n● 对将AI技术应用于科学发现有强烈兴趣（无需生命科学或材料学专业背景，但需具备快速学习能力）。",
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"std_taxonomy_version": "20261104"
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