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": "研究型实习生-智能算法产品事业部-AI算法工程师",
"job_level": "实习",AI生成
"work_category": "实习",AI生成
"department": "淘天集团",
"location": "杭州",
"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_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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"benefits": "未披露"
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"degree": "机器学习、强化学习、运筹优化、自然语言处理、数据挖掘、人工智能、应用数学、计算机等相关专业的硕士生/博士生",
"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "1. 面向自营商业化资源分配场景，跟进和研发基于可调可控约束条件的生成式算法，研究可微约束变换、安全推理、约束解耦、可控优化等技术。\n2. 跟进和研发生成式决策模型的预训练、持续训练、Post-train、Safe RL、Decision Transformer等技术，解决稀疏约束、约束分布漂移、OOD与效率崩溃等问题。\n3. 研发基于LLM/LLM-enhanced的外生分布漂移感知、非结构化日志解析、多模态表征对齐、电商调控策略优化。\n4. 结合以上方向的探索和研究，撰写发表论文，和业界、学术界保持良好的交流，并推动算法在自营商业化全托管决策平台中的验证与落地。",
"requirements_text": "1. 机器学习、强化学习、运筹优化、自然语言处理、数据挖掘、人工智能、应用数学、计算机等相关专业的硕士生/博士生；\n2. 熟练掌握Tensorflow、Pytorch等深度学习框架，扎实的编程基础，具备独立的算法实现能力；\n3. 有生成式模型、强化学习、安全强化学习、约束优化、运筹优化、Decision Transformer、LLM应用或大模型预训练、SFT、RLHF等项目经验者优先；\n4.良好的逻辑分析能力和数理基础，对算法原理及应用有较深入的理解，在人工智能相关的各类国际顶级会议/期刊中发表过论文者优先。",
"skills": [AI生成
"PyTorch",
"TensorFlow",
"机器学习",
"深度学习",
"强化学习",
"自然语言处理",
"数据挖掘",
"分析能力",
"大语言模型"
],
"preferred_qualifications": "3. 有生成式模型、强化学习、安全强化学习、约束优化、运筹优化、Decision Transformer、LLM应用或大模型预训练、SFT、RLHF等项目经验者优先；4.良好的逻辑分析能力和数理基础，对算法原理及应用有较深入的理解，在人工智能相关的各类国际顶级会议/期刊中发表过论文者优先",
"job_highlights": "未披露"
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"contact": {
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"update_date": "20260917",
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"fulltext": "研究型实习生-智能算法产品事业部-AI算法工程师\n研究型实习生-智能算法产品事业部-AI算法工程师\n\n基础信息\n毕业起止时间要求：2026-07-31 - 2028-07-31\n职位类别：技术类\n招聘项目：阿里巴巴研究型实习生\n工作地点：杭州\n\n职位描述\n1. 面向自营商业化资源分配场景，跟进和研发基于可调可控约束条件的生成式算法，研究可微约束变换、安全推理、约束解耦、可控优化等技术。\n2. 跟进和研发生成式决策模型的预训练、持续训练、Post-train、Safe RL、Decision Transformer等技术，解决稀疏约束、约束分布漂移、OOD与效率崩溃等问题。\n3. 研发基于LLM/LLM-enhanced的外生分布漂移感知、非结构化日志解析、多模态表征对齐、电商调控策略优化。\n4. 结合以上方向的探索和研究，撰写发表论文，和业界、学术界保持良好的交流，并推动算法在自营商业化全托管决策平台中的验证与落地。\n\n职位要求\n1. 机器学习、强化学习、运筹优化、自然语言处理、数据挖掘、人工智能、应用数学、计算机等相关专业的硕士生/博士生；\n2. 熟练掌握Tensorflow、Pytorch等深度学习框架，扎实的编程基础，具备独立的算法实现能力；\n3. 有生成式模型、强化学习、安全强化学习、约束优化、运筹优化、Decision Transformer、LLM应用或大模型预训练、SFT、RLHF等项目经验者优先；\n4.良好的逻辑分析能力和数理基础，对算法原理及应用有较深入的理解，在人工智能相关的各类国际顶级会议/期刊中发表过论文者优先。\n\n在招业务\n淘天集团\n1. 面向自营商业化资源分配场景，跟进和研发基于可调可控约束条件的生成式算法，研究可微约束变换、安全推理、约束解耦、可控优化等技术。\n2. 跟进和研发生成式决策模型的预训练、持续训练、Post-train、Safe RL、Decision Transformer等技术，解决稀疏约束、约束分布漂移、OOD与效率崩溃等问题。\n3. 研发基于LLM/LLM-enhanced的外生分布漂移感知、非结构化日志解析、多模态表征对齐、电商调控策略优化。\n4. 结合以上方向的探索和研究，撰写发表论文，和业界、学术界保持良好的交流，并推动算法在自营商业化全托管决策平台中的验证与落地。\n1. 机器学习、强化学习、运筹优化、自然语言处理、数据挖掘、人工智能、应用数学、计算机等相关专业的硕士生/博士生；\n2. 熟练掌握Tensorflow、Pytorch等深度学习框架，扎实的编程基础，具备独立的算法实现能力；\n3. 有生成式模型、强化学习、安全强化学习、约束优化、运筹优化、Decision Transformer、LLM应用或大模型预训练、SFT、RLHF等项目经验者优先；\n4.良好的逻辑分析能力和数理基础，对算法原理及应用有较深入的理解，在人工智能相关的各类国际顶级会议/期刊中发表过论文者优先。",
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