主分类：AI模型评测工程
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-RL数据",
"job_level": "校招",AI生成
"work_category": "全职",AI生成
"department": "阿里巴巴控股集团",
"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": "阿里巴巴控股集团",
"company_industry": "电子商务 / 云计算 / 人工智能",
"company_size": "未披露",
"company_website": "alibaba.com",
"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、数学、统计学等相关专业硕士/博士优先",
"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "你将深度参与强化学习后训练数据产线的构建，通过迭代数据来优化基模的各种能力。\n1.结合训练需求和模型能力分析，确定 RL 数据的覆盖范围与优先级；从多种渠道的海量数据里筛选挖掘样本并构建出清晰、可执行的问题描述。\n2.针对 Coding 及 Work 等场景，以人机协作的方式设计并构建Agent的运行环境，以及可量化的 Verifier 或多维度打分 Rubric。需要保证环境和Judge的正确性、完整性、鲁棒性，且持续迭代以应对 Reward Hacking等各类挑战，确保评估信号与训练目标对齐。\n3.端到端搭建批量化的数据生产与验证 Pipeline，涵盖任务生成、轨迹采样、自动校验和质量过滤，保障进入训练的数据可信、可追溯。\n4.与领域专家和算法/训练等团队紧密配合，将模型效果反馈转化为数据策略调整（任务难度、Reward 信号、标注规范等）。",
"requirements_text": "1.计算机、数学、统计学等相关专业硕士/博士优先，优秀本科生不受限制。有顶会论文（ACL/EMNLP/ICLR/NeurIPS/ICML等）/高影响项目/开源贡献者加分。\n2.具备Data-centric AI意识，精通后训练所需高质量数据挖掘与构造，具备合成数据（Synthetic Data）与动作轨迹（Trajectory）构建实践经验者优先。\n3.能理解 Reward Modeling 基本原理及 Reward 信号设计对 RL 训练（PPO/GRPO/DAPO 等）的影响，有 RL/Post-Training 研究或机器学习Applied Scientist 相关经历者优先，\n4.熟练使用 Python，熟悉主流的harness/agent框架，能独立完成数据处理脚本、自动化 Pipeline 和 QA 校验工具的开发\n5.沟通与文档能力：优秀的书面表达能力，能产出清晰的 Rubric 规范、技术方案和问题定义文档；善于跨团队协作，能将算法侧的模型反馈准确翻译为数据策略调整。\n6.有大规模机器学习任务调优经验者优先，有某个领域任务深度经验者优先（数学物理，ACM，kernel研发，高并发/HFT，软件工程，research，science等）\n对LLM，AGI/ASI感兴趣，践行AI Native工作范式者优先",
"skills": [AI生成
"Python",
"机器学习",
"数据挖掘",
"团队协作"
],
"preferred_qualifications": "1.计算机、数学、统计学等相关专业硕士/博士优先，优秀本科生不受限制；有顶会论文（ACL/EMNLP/ICLR/NeurIPS/ICML等）/高影响项目/开源贡献者加分；2.具备Data-centric AI意识，精通后训练所需高质量数据挖掘与构造，具备合成数据（Synthetic Data）与动作轨迹（Trajectory）构建实践经验者优先；3.能理解 Reward Modeling 基本原理及 Reward 信号设计对 RL 训练（PPO/GRPO/DAPO 等）的影响，有 RL/Post-Training 研究或机器学习Applied Scientist 相关经历者优先，；6.有大规模机器学习任务调优经验者优先，有某个领域任务深度经验者优先（数学物理，ACM，kernel研发，高并发/HFT，软件工程，research，science等）；对LLM，AGI/ASI感兴趣，践行AI Native工作范式者优先",
"job_highlights": "未披露"
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"contact": {
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"fulltext": "算法工程师-RL数据\n算法工程师-RL数据\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你将深度参与强化学习后训练数据产线的构建，通过迭代数据来优化基模的各种能力。\n1.结合训练需求和模型能力分析，确定 RL 数据的覆盖范围与优先级；从多种渠道的海量数据里筛选挖掘样本并构建出清晰、可执行的问题描述。\n2.针对 Coding 及 Work 等场景，以人机协作的方式设计并构建Agent的运行环境，以及可量化的 Verifier 或多维度打分 Rubric。需要保证环境和Judge的正确性、完整性、鲁棒性，且持续迭代以应对 Reward Hacking等各类挑战，确保评估信号与训练目标对齐。\n3.端到端搭建批量化的数据生产与验证 Pipeline，涵盖任务生成、轨迹采样、自动校验和质量过滤，保障进入训练的数据可信、可追溯。\n4.与领域专家和算法/训练等团队紧密配合，将模型效果反馈转化为数据策略调整（任务难度、Reward 信号、标注规范等）。\n\n职位要求\n1.计算机、数学、统计学等相关专业硕士/博士优先，优秀本科生不受限制。有顶会论文（ACL/EMNLP/ICLR/NeurIPS/ICML等）/高影响项目/开源贡献者加分。\n2.具备Data-centric AI意识，精通后训练所需高质量数据挖掘与构造，具备合成数据（Synthetic Data）与动作轨迹（Trajectory）构建实践经验者优先。\n3.能理解 Reward Modeling 基本原理及 Reward 信号设计对 RL 训练（PPO/GRPO/DAPO 等）的影响，有 RL/Post-Training 研究或机器学习Applied Scientist 相关经历者优先，\n4.熟练使用 Python，熟悉主流的harness/agent框架，能独立完成数据处理脚本、自动化 Pipeline 和 QA 校验工具的开发\n5.沟通与文档能力：优秀的书面表达能力，能产出清晰的 Rubric 规范、技术方案和问题定义文档；善于跨团队协作，能将算法侧的模型反馈准确翻译为数据策略调整。\n6.有大规模机器学习任务调优经验者优先，有某个领域任务深度经验者优先（数学物理，ACM，kernel研发，高并发/HFT，软件工程，research，science等）\n对LLM，AGI/ASI感兴趣，践行AI Native工作范式者优先\n\n在招业务\n阿里巴巴控股集团\n你将深度参与强化学习后训练数据产线的构建，通过迭代数据来优化基模的各种能力。\n1.结合训练需求和模型能力分析，确定 RL 数据的覆盖范围与优先级；从多种渠道的海量数据里筛选挖掘样本并构建出清晰、可执行的问题描述。\n2.针对 Coding 及 Work 等场景，以人机协作的方式设计并构建Agent的运行环境，以及可量化的 Verifier 或多维度打分 Rubric。需要保证环境和Judge的正确性、完整性、鲁棒性，且持续迭代以应对 Reward Hacking等各类挑战，确保评估信号与训练目标对齐。\n3.端到端搭建批量化的数据生产与验证 Pipeline，涵盖任务生成、轨迹采样、自动校验和质量过滤，保障进入训练的数据可信、可追溯。\n4.与领域专家和算法/训练等团队紧密配合，将模型效果反馈转化为数据策略调整（任务难度、Reward 信号、标注规范等）。\n1.计算机、数学、统计学等相关专业硕士/博士优先，优秀本科生不受限制。有顶会论文（ACL/EMNLP/ICLR/NeurIPS/ICML等）/高影响项目/开源贡献者加分。\n2.具备Data-centric AI意识，精通后训练所需高质量数据挖掘与构造，具备合成数据（Synthetic Data）与动作轨迹（Trajectory）构建实践经验者优先。\n3.能理解 Reward Modeling 基本原理及 Reward 信号设计对 RL 训练（PPO/GRPO/DAPO 等）的影响，有 RL/Post-Training 研究或机器学习Applied Scientist 相关经历者优先，\n4.熟练使用 Python，熟悉主流的harness/agent框架，能独立完成数据处理脚本、自动化 Pipeline 和 QA 校验工具的开发\n5.沟通与文档能力：优秀的书面表达能力，能产出清晰的 Rubric 规范、技术方案和问题定义文档；善于跨团队协作，能将算法侧的模型反馈准确翻译为数据策略调整。\n6.有大规模机器学习任务调优经验者优先，有某个领域任务深度经验者优先（数学物理，ACM，kernel研发，高并发/HFT，软件工程，research，science等）\n对LLM，AGI/ASI感兴趣，践行AI Native工作范式者优先",
"standard_classification": {
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