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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"data_type": "ai_product_manager_jobs",
"job": {
"job_title": "算法工程师-AI搜索/推荐/广告",
"job_level": "校招",AI生成
"work_category": "全职",AI生成
"department": "淘天集团",
"location": "北京 / 杭州",
"work_mode": "未披露",AI生成
"job_category": "技术类"AI生成
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"company": {
"company_name": "淘天集团",
"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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"compensation": {
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"benefits": "未披露"
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"requirements": {
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"degree": "基础扎实：计算机/AI相关专业硕士及以上",
"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "1. 前沿技术落地：负责 Agentic Search/Reasoning、Deep Research 及多模态大模型在电商场景的应用；探索 RLHF/RLAIF 对齐技术，推动搜推广架构向生成式预估/召回演进，验证 Scaling Law 潜力。\n2. 体验重构优化：深耕 Query 意图理解、语义检索及 UGC 内容生成；利用 LLM CoT 增强用户行为建模与偏好推理，提升搜推相关性、丰富度及匹配精准度。\n3. AIGC 商业提效：构建生成式内容生态（自动标题/卖点、文生图/视频、自动化投放），通过提升内容质量与生产效率，驱动用户体验与商业转化双增长。\n4. 智能体体系构建：研发 AI Agent、Agentic RL 及多智能体协同技术，应用于智能导购、交互式搜推及复杂供需匹配，打造具备自主推理、动态规划及自进化能力的智能系统。",
"requirements_text": "1. 基础扎实：计算机/AI相关专业硕士及以上，机器学习/深度学习理论基础深厚。\n2. 技术栈：精通 Python/C++ 及 PyTorch/TF，深入理解 Transformer，有 LLM 预训练/SFT/RLHF/RAG 实战经验者优先。\n3. 业务经验：熟悉搜/推/广经典算法（召回/排序/相关性等），有大模型改造传统链路经验者极佳。\n4. 前沿视野：对 AI Agent、Multi-modal LLM、Generative Retrieval 有深入研究，具备极强的工程落地能力与创新意识。",
"skills": [AI生成
"Python",
"C++",
"PyTorch",
"机器学习",
"深度学习",
"大语言模型",
"检索增强生成",
"智能体开发"
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"preferred_qualifications": "2. 技术栈：精通 Python/C++ 及 PyTorch/TF，深入理解 Transformer，有 LLM 预训练/SFT/RLHF/RAG 实战经验者优先",
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"job_url": "https://campus-talent.alibaba.com/campus/position/199907820022?deptCodes="
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"fulltext": "算法工程师-AI搜索/推荐/广告\n算法工程师-AI搜索/推荐/广告\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\n1. 前沿技术落地：负责 Agentic Search/Reasoning、Deep Research 及多模态大模型在电商场景的应用；探索 RLHF/RLAIF 对齐技术，推动搜推广架构向生成式预估/召回演进，验证 Scaling Law 潜力。\n2. 体验重构优化：深耕 Query 意图理解、语义检索及 UGC 内容生成；利用 LLM CoT 增强用户行为建模与偏好推理，提升搜推相关性、丰富度及匹配精准度。\n3. AIGC 商业提效：构建生成式内容生态（自动标题/卖点、文生图/视频、自动化投放），通过提升内容质量与生产效率，驱动用户体验与商业转化双增长。\n4. 智能体体系构建：研发 AI Agent、Agentic RL 及多智能体协同技术，应用于智能导购、交互式搜推及复杂供需匹配，打造具备自主推理、动态规划及自进化能力的智能系统。\n\n职位要求\n1. 基础扎实：计算机/AI相关专业硕士及以上，机器学习/深度学习理论基础深厚。\n2. 技术栈：精通 Python/C++ 及 PyTorch/TF，深入理解 Transformer，有 LLM 预训练/SFT/RLHF/RAG 实战经验者优先。\n3. 业务经验：熟悉搜/推/广经典算法（召回/排序/相关性等），有大模型改造传统链路经验者极佳。\n4. 前沿视野：对 AI Agent、Multi-modal LLM、Generative Retrieval 有深入研究，具备极强的工程落地能力与创新意识。\n\n在招业务\n淘天集团\n1. 前沿技术落地：负责 Agentic Search/Reasoning、Deep Research 及多模态大模型在电商场景的应用；探索 RLHF/RLAIF 对齐技术，推动搜推广架构向生成式预估/召回演进，验证 Scaling Law 潜力。\n2. 体验重构优化：深耕 Query 意图理解、语义检索及 UGC 内容生成；利用 LLM CoT 增强用户行为建模与偏好推理，提升搜推相关性、丰富度及匹配精准度。\n3. AIGC 商业提效：构建生成式内容生态（自动标题/卖点、文生图/视频、自动化投放），通过提升内容质量与生产效率，驱动用户体验与商业转化双增长。\n4. 智能体体系构建：研发 AI Agent、Agentic RL 及多智能体协同技术，应用于智能导购、交互式搜推及复杂供需匹配，打造具备自主推理、动态规划及自进化能力的智能系统。\n1. 基础扎实：计算机/AI相关专业硕士及以上，机器学习/深度学习理论基础深厚。\n2. 技术栈：精通 Python/C++ 及 PyTorch/TF，深入理解 Transformer，有 LLM 预训练/SFT/RLHF/RAG 实战经验者优先。\n3. 业务经验：熟悉搜/推/广经典算法（召回/排序/相关性等），有大模型改造传统链路经验者极佳。\n4. 前沿视野：对 AI Agent、Multi-modal LLM、Generative Retrieval 有深入研究，具备极强的工程落地能力与创新意识。",
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