主分类：大模型与生成式算法研发
辅助：AI训练推理与计算优化（仅展示）
来源 JD 数据（旧分类保留，当前主分类见上方）
{
"schema_version": "via_ai_product_manager_jobs_v1",
"data_type": "ai_product_manager_jobs",
"job": {
"job_title": "研究型实习生-智能算法产品事业部-大模型应用算法工程师",
"job_level": "实习",AI生成
"work_category": "实习",AI生成
"department": "淘天集团",
"location": "北京",
"work_mode": "未披露",AI生成
"job_category": "技术类"AI生成
},
"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。"
},
"compensation": {
"salary_range": {
"min": "",
"max": "",
"currency": "未披露",
"cycle": "未披露"
},
"benefits": "未披露"
},
"requirements": {
"working_years": "",
"degree": "本科及以上学历",
"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "1. 跟进和研发大规模语言模型（LLM）的后训练、如 SFT、强化学习 RLHF、GRPO、OPD 等技术。跟进与研发 LLM4Rec 相关技术。\n2. 通过分布式训练、模型压缩、低延迟推理等技术，面向工业级应用完成千亿级参数大模型的高效训练与部署；\n3. 尝试生成式 AI、多智能体协作等前沿方向，推动 AI 技术在各类核心业务领域的创新应用；\n4. 数亿用户、百亿级行为数据的挑战，落地大模型应用；参与顶级核心业务场景的算法优化，见证大模型技术驱动商业增长的完整链路。",
"requirements_text": "1. 本科及以上学历，计算机科学/人工智能/机器学习等相关专业优先；\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. 掌握机器学习基础理论，了解搜、推、广系统/自然语言处理/多模态等至少一个领域；\n4. 有 PyTorch/TensorFlow 等框架使用经验，参与过算法竞赛（Kaggle/天池等）或开源项目者优先；\n5. 具备良好的沟通能力，较强的问题拆解能力，能通过数据分析定位业务痛点并提出创新思路。\n【加分项】\n1. 有大模型训练/微调经验（如 Llama、GPT、多模态模型）或搜推广算法相关项目经历；\n2. 有海量数据处理经验或者大厂实习经验；\n3. 在算法竞赛中获得优异成绩（ACM-ICPC/挑战赛 TOP 10 等）或者顶会论文发表。",
"skills": [AI生成
"Python",
"Java",
"C++",
"PyTorch",
"TensorFlow",
"机器学习",
"自然语言处理",
"数据结构",
"数据分析",
"模型训练",
"沟通能力",
"大语言模型"
],
"preferred_qualifications": "1. 本科及以上学历，计算机科学/人工智能/机器学习等相关专业优先；4. 有 PyTorch/TensorFlow 等框架使用经验，参与过算法竞赛（Kaggle/天池等）或开源项目者优先；【加分项】",
"job_highlights": "未披露"
},
"contact": {
"recruiter_name": "未披露",
"contact_methods": [
{
"type": "apply_link",
"value": "https://campus-talent.alibaba.com/campus/position/199909600005?deptCodes="
}
]
},
"posting": {
"posting_id": "199909600005",
"post_date": "2026-09-14",
"hire_time": "未披露",
"update_date": "20260917",
"job_url": "https://campus-talent.alibaba.com/campus/position/199909600005?deptCodes="
},
"fulltext": "研究型实习生-智能算法产品事业部-大模型应用算法工程师\n研究型实习生-智能算法产品事业部-大模型应用算法工程师\n\n基础信息\n毕业起止时间要求：2027-06-30 - 2031-06-30\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：北京\n\n职位描述\n1. 跟进和研发大规模语言模型（LLM）的后训练、如 SFT、强化学习 RLHF、GRPO、OPD 等技术。跟进与研发 LLM4Rec 相关技术。\n2. 通过分布式训练、模型压缩、低延迟推理等技术，面向工业级应用完成千亿级参数大模型的高效训练与部署；\n3. 尝试生成式 AI、多智能体协作等前沿方向，推动 AI 技术在各类核心业务领域的创新应用；\n4. 数亿用户、百亿级行为数据的挑战，落地大模型应用；参与顶级核心业务场景的算法优化，见证大模型技术驱动商业增长的完整链路。\n\n职位要求\n1. 本科及以上学历，计算机科学/人工智能/机器学习等相关专业优先；\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. 掌握机器学习基础理论，了解搜、推、广系统/自然语言处理/多模态等至少一个领域；\n4. 有 PyTorch/TensorFlow 等框架使用经验，参与过算法竞赛（Kaggle/天池等）或开源项目者优先；\n5. 具备良好的沟通能力，较强的问题拆解能力，能通过数据分析定位业务痛点并提出创新思路。\n【加分项】\n1. 有大模型训练/微调经验（如 Llama、GPT、多模态模型）或搜推广算法相关项目经历；\n2. 有海量数据处理经验或者大厂实习经验；\n3. 在算法竞赛中获得优异成绩（ACM-ICPC/挑战赛 TOP 10 等）或者顶会论文发表。\n\n在招业务\n淘天集团\n1. 跟进和研发大规模语言模型（LLM）的后训练、如 SFT、强化学习 RLHF、GRPO、OPD 等技术。跟进与研发 LLM4Rec 相关技术。\n2. 通过分布式训练、模型压缩、低延迟推理等技术，面向工业级应用完成千亿级参数大模型的高效训练与部署；\n3. 尝试生成式 AI、多智能体协作等前沿方向，推动 AI 技术在各类核心业务领域的创新应用；\n4. 数亿用户、百亿级行为数据的挑战，落地大模型应用；参与顶级核心业务场景的算法优化，见证大模型技术驱动商业增长的完整链路。\n1. 本科及以上学历，计算机科学/人工智能/机器学习等相关专业优先；\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. 掌握机器学习基础理论，了解搜、推、广系统/自然语言处理/多模态等至少一个领域；\n4. 有 PyTorch/TensorFlow 等框架使用经验，参与过算法竞赛（Kaggle/天池等）或开源项目者优先；\n5. 具备良好的沟通能力，较强的问题拆解能力，能通过数据分析定位业务痛点并提出创新思路。\n【加分项】\n1. 有大模型训练/微调经验（如 Llama、GPT、多模态模型）或搜推广算法相关项目经历；\n2. 有海量数据处理经验或者大厂实习经验；\n3. 在算法竞赛中获得优异成绩（ACM-ICPC/挑战赛 TOP 10 等）或者顶会论文发表。",
"standard_classification": {
"std_category_code": "T010",
"std_aux_codes": [
"T014"
],
"std_category_status": null,
"std_taxonomy_version": "20261104"
}
}