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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"job": {
"job_title": "算法工程师-运筹&因果推断（AI物流智能决策）",
"job_level": "校招",AI生成
"work_category": "全职",AI生成
"department": "淘宝闪购",
"location": "北京 / 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": "即时零售 / 生活服务",
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"company_website": "alibaba.com",
"company_description": "淘宝闪购提供餐饮和非餐商品的即时零售服务。"
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"degree": "本科及以上学历",
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"responsibilities": "1. 参与即时物流“AI智能决策”核心引擎的算法创新与落地，面向骑手规划排班、用户/骑手时间预估、骑手定价、骑手调度等即时物流核心场景，提升模型预估效果和决策精准度，持续提升用户和骑手体验；\n2. 通过因果推断建模、运筹决策算法、出价/流量机制策略等技术创新，探索个性化、实时化、智能化的骑手排班、出价、调度系统，最大化即时物流效率；\n3. 探索生成式、LLMxUplift、AI Agent智能决策等方向，推动前沿AI技术在即时物流核心场景的落地与应用。",
"requirements_text": "1. 本科及以上学历，计算机科学/人工智能/运筹优化/数理统计等相关专业优先；\n2. 具备扎实的编程基础（Python/C++/Java），熟悉常用算法与数据结构；\n3. 熟悉TensorFlow/PyTorch等主流框架，具备良好的工程实现能力，能完成从算法设计到线上部署的全流程；\n4. 有深度学习基础理论，具备优秀的逻辑思维、抽象建模能力和跨团队协作意识，能够在复杂业务中提炼技术问题并推动落地；\n5. 对AI技术充满好奇心，主动关注大模型、运筹、强化学习、因果推断等领域前沿进展；\n6. 在因果推断、广告出价、运筹优化、强化学习/在线学习、大模型等领域有实战经验者优先。\n【加分项】\n1. 在KDD、SIGIR、WWW、ICML、NeurIPS、RecSys等国际顶会发表过相关论文；\n2. 在ACM、数学建模、天池、Kaggle等算法竞赛中取得优异成绩；\n3. 有大规模在线广告、搜推系统、权益发放、用户增长等方向实习经历或大模型训练/微调经验（如Llama、GPT、多模态模型）相关项目经历。",
"skills": [AI生成
"Python",
"Java",
"C++",
"PyTorch",
"TensorFlow",
"深度学习",
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"数据结构",
"算法设计",
"模型训练",
"团队协作",
"逻辑思维",
"建模",
"大语言模型"
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"preferred_qualifications": "1. 本科及以上学历，计算机科学/人工智能/运筹优化/数理统计等相关专业优先；6. 在因果推断、广告出价、运筹优化、强化学习/在线学习、大模型等领域有实战经验者优先；【加分项】",
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"fulltext": "算法工程师-运筹&因果推断（AI物流智能决策）\n算法工程师-运筹&因果推断（AI物流智能决策）\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 / 上海\n\n职位描述\n1. 参与即时物流“AI智能决策”核心引擎的算法创新与落地，面向骑手规划排班、用户/骑手时间预估、骑手定价、骑手调度等即时物流核心场景，提升模型预估效果和决策精准度，持续提升用户和骑手体验；\n2. 通过因果推断建模、运筹决策算法、出价/流量机制策略等技术创新，探索个性化、实时化、智能化的骑手排班、出价、调度系统，最大化即时物流效率；\n3. 探索生成式、LLMxUplift、AI Agent智能决策等方向，推动前沿AI技术在即时物流核心场景的落地与应用。\n\n职位要求\n1. 本科及以上学历，计算机科学/人工智能/运筹优化/数理统计等相关专业优先；\n2. 具备扎实的编程基础（Python/C++/Java），熟悉常用算法与数据结构；\n3. 熟悉TensorFlow/PyTorch等主流框架，具备良好的工程实现能力，能完成从算法设计到线上部署的全流程；\n4. 有深度学习基础理论，具备优秀的逻辑思维、抽象建模能力和跨团队协作意识，能够在复杂业务中提炼技术问题并推动落地；\n5. 对AI技术充满好奇心，主动关注大模型、运筹、强化学习、因果推断等领域前沿进展；\n6. 在因果推断、广告出价、运筹优化、强化学习/在线学习、大模型等领域有实战经验者优先。\n【加分项】\n1. 在KDD、SIGIR、WWW、ICML、NeurIPS、RecSys等国际顶会发表过相关论文；\n2. 在ACM、数学建模、天池、Kaggle等算法竞赛中取得优异成绩；\n3. 有大规模在线广告、搜推系统、权益发放、用户增长等方向实习经历或大模型训练/微调经验（如Llama、GPT、多模态模型）相关项目经历。\n\n在招业务\n淘宝闪购\n1. 参与即时物流“AI智能决策”核心引擎的算法创新与落地，面向骑手规划排班、用户/骑手时间预估、骑手定价、骑手调度等即时物流核心场景，提升模型预估效果和决策精准度，持续提升用户和骑手体验；\n2. 通过因果推断建模、运筹决策算法、出价/流量机制策略等技术创新，探索个性化、实时化、智能化的骑手排班、出价、调度系统，最大化即时物流效率；\n3. 探索生成式、LLMxUplift、AI Agent智能决策等方向，推动前沿AI技术在即时物流核心场景的落地与应用。\n1. 本科及以上学历，计算机科学/人工智能/运筹优化/数理统计等相关专业优先；\n2. 具备扎实的编程基础（Python/C++/Java），熟悉常用算法与数据结构；\n3. 熟悉TensorFlow/PyTorch等主流框架，具备良好的工程实现能力，能完成从算法设计到线上部署的全流程；\n4. 有深度学习基础理论，具备优秀的逻辑思维、抽象建模能力和跨团队协作意识，能够在复杂业务中提炼技术问题并推动落地；\n5. 对AI技术充满好奇心，主动关注大模型、运筹、强化学习、因果推断等领域前沿进展；\n6. 在因果推断、广告出价、运筹优化、强化学习/在线学习、大模型等领域有实战经验者优先。\n【加分项】\n1. 在KDD、SIGIR、WWW、ICML、NeurIPS、RecSys等国际顶会发表过相关论文；\n2. 在ACM、数学建模、天池、Kaggle等算法竞赛中取得优异成绩；\n3. 有大规模在线广告、搜推系统、权益发放、用户增长等方向实习经历或大模型训练/微调经验（如Llama、GPT、多模态模型）相关项目经历。",
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