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": "日常实习生-1688-数据算法",
"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": {
"company_name": "淘天集团",
"company_industry": "电子商务",
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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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"currency": "未披露",
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"benefits": "未披露"
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"requirements": {
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"degree": "● 计算机科学、人工智能、数据科学、统计学或相关专业本科及以上学历（在读）",
"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "1. 参与商机数据算法能力建设，围绕商机匹配与跨平台供给发现，通过训练样本构建、难例挖掘、SFT与知识蒸馏等手段持续优化召回、匹配与排序模型；结合效果评测优化模型路由与推理调度策略，在效果稳定前提下降低服务成本；参与多维商机数据体系的建设与完善。\n2. 参与AI商家画像与工厂图谱算法研发，推进分行业工厂图谱构建与质量治理；通过SFT对齐与RL多目标优化提升销服Memory生成质量，推动画像能力在业务场景的落地与迭代。\n3. 参与AI用户画像算法研发，优化生意模式与主营身份推理质量，推进模型轻量化、蒸馏压缩与推理加速，持续提升实时需求理解的准确率与个性化能力。",
"requirements_text": "● 计算机科学、人工智能、数据科学、统计学或相关专业本科及以上学历（在读）\n● 熟悉Python，具备扎实的编程与工程能力\n● 了解机器学习/深度学习基础理论，有NLP或大模型应用相关经验者优先\n● 具备良好的数据分析能力与实验思维，能独立完成问题定义、方案设计与效果验证\n● 责任心强，沟通能力好，能主动推动项目进展\n加分项（满足任一即可）：\n● 了解大模型训练流程（SFT/蒸馏/RLHF），有Prompt工程或推理优化经验\n● 有信息检索、召回排序、向量检索或MCP/Agent相关经验\n● 有知识图谱构建、实体识别或强化学习在NLP场景的应用经验\n● 了解模型压缩、量化、蒸馏或推理加速技术\n● 有用户画像/身份识别、数据标注或质量评估相关项目经验",
"skills": [AI生成
"Python",
"机器学习",
"深度学习",
"强化学习",
"数据分析",
"数据标注",
"知识图谱",
"模型训练",
"沟通能力",
"分析能力",
"大语言模型"
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"preferred_qualifications": "● 了解机器学习/深度学习基础理论，有NLP或大模型应用相关经验者优先；加分项（满足任一即可）：",
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"posting": {
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"update_date": "20260917",
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"fulltext": "日常实习生-1688-数据算法\n日常实习生-1688-数据算法\n\n基础信息\n毕业起止时间要求：2028-02-29 - 2029-02-28\n职位类别：技术类\n招聘项目：阿里巴巴日常实习生\n工作地点：杭州\n\n职位描述\n1. 参与商机数据算法能力建设，围绕商机匹配与跨平台供给发现，通过训练样本构建、难例挖掘、SFT与知识蒸馏等手段持续优化召回、匹配与排序模型；结合效果评测优化模型路由与推理调度策略，在效果稳定前提下降低服务成本；参与多维商机数据体系的建设与完善。\n2. 参与AI商家画像与工厂图谱算法研发，推进分行业工厂图谱构建与质量治理；通过SFT对齐与RL多目标优化提升销服Memory生成质量，推动画像能力在业务场景的落地与迭代。\n3. 参与AI用户画像算法研发，优化生意模式与主营身份推理质量，推进模型轻量化、蒸馏压缩与推理加速，持续提升实时需求理解的准确率与个性化能力。\n\n职位要求\n● 计算机科学、人工智能、数据科学、统计学或相关专业本科及以上学历（在读）\n● 熟悉Python，具备扎实的编程与工程能力\n● 了解机器学习/深度学习基础理论，有NLP或大模型应用相关经验者优先\n● 具备良好的数据分析能力与实验思维，能独立完成问题定义、方案设计与效果验证\n● 责任心强，沟通能力好，能主动推动项目进展\n加分项（满足任一即可）：\n● 了解大模型训练流程（SFT/蒸馏/RLHF），有Prompt工程或推理优化经验\n● 有信息检索、召回排序、向量检索或MCP/Agent相关经验\n● 有知识图谱构建、实体识别或强化学习在NLP场景的应用经验\n● 了解模型压缩、量化、蒸馏或推理加速技术\n● 有用户画像/身份识别、数据标注或质量评估相关项目经验\n\n在招业务\n淘天集团\n1. 参与商机数据算法能力建设，围绕商机匹配与跨平台供给发现，通过训练样本构建、难例挖掘、SFT与知识蒸馏等手段持续优化召回、匹配与排序模型；结合效果评测优化模型路由与推理调度策略，在效果稳定前提下降低服务成本；参与多维商机数据体系的建设与完善。\n2. 参与AI商家画像与工厂图谱算法研发，推进分行业工厂图谱构建与质量治理；通过SFT对齐与RL多目标优化提升销服Memory生成质量，推动画像能力在业务场景的落地与迭代。\n3. 参与AI用户画像算法研发，优化生意模式与主营身份推理质量，推进模型轻量化、蒸馏压缩与推理加速，持续提升实时需求理解的准确率与个性化能力。\n● 计算机科学、人工智能、数据科学、统计学或相关专业本科及以上学历（在读）\n● 熟悉Python，具备扎实的编程与工程能力\n● 了解机器学习/深度学习基础理论，有NLP或大模型应用相关经验者优先\n● 具备良好的数据分析能力与实验思维，能独立完成问题定义、方案设计与效果验证\n● 责任心强，沟通能力好，能主动推动项目进展\n加分项（满足任一即可）：\n● 了解大模型训练流程（SFT/蒸馏/RLHF），有Prompt工程或推理优化经验\n● 有信息检索、召回排序、向量检索或MCP/Agent相关经验\n● 有知识图谱构建、实体识别或强化学习在NLP场景的应用经验\n● 了解模型压缩、量化、蒸馏或推理加速技术\n● 有用户画像/身份识别、数据标注或质量评估相关项目经验",
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