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": "淘宝闪购-高级营销算法专家-杭州/上海",
"job_level": "专家",AI生成
"work_category": "全职",AI生成
"department": "淘宝闪购",
"location": "杭州 / 上海",
"work_mode": "未披露",AI生成
"job_category": "技术类-算法"AI生成
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"company": {
"company_name": "饿了么",
"company_industry": "即时零售 / 生活服务",
"company_size": "未披露",
"company_website": "alibaba.com",
"company_description": "饿了么相关平台为用户和商户提供生活服务及即时零售服务。"
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"degree": "计算机、运筹学、人工智能、应用数学等相关专业硕士及以上学历",
"language": "未披露",AI生成
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"responsibilities": "1、负责淘宝闪购营销算法，券/品生成式营销定价系统的研发工作，包括但不局限于Diffusion/Decision Transformer等生成式架构的设计与实现，覆盖亿级DAU的定价场景。\n2、主导生成式定价全链路算法开发，包括端到端生成定价、Decoder Only架构优化、强化学习奖励系统设计等创新模块，显著提升计算效率和营销效率。\n3、探索生成式和强化学习技术在营销定价场景中的应用，解决预算实时调控、门槛面额联合生成、商出资动态加载、多目标优化等命题，提升营销补贴效率。\n4、深度协同产品、运营及工程团队，将算法创新转化为业务增长动力，打造行业领先的智能营销解决方案。",
"requirements_text": "1、计算机、运筹学、人工智能、应用数学等相关专业硕士及以上学历，在生成式、强化学习领域有深入研究，发表过顶会论文者优先。主导过生成式定价/广告/推荐系统完整项目者优先。\n2、精通Transformer/Diffusion/Decision Transformer等架构，有将其应用于序列决策或组合优化的落地经验，熟练掌握强化学习框架，具备复杂奖励系统设计与多目标优化能力。具备SFT/DPO/GRPO等后训练与迭代能力（含数据/评估/优化），对后训练算法有实践经验和深刻认知；拥有Agentic RL训练实操经验者优先。\n3、具备大模型微调与分布式训练经验，熟悉模型量化与低延迟推理优化，能支撑亿级DAU的高并发实时决策。",
"skills": [AI生成
"强化学习",
"模型微调",
"大语言模型"
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"preferred_qualifications": "1、计算机、运筹学、人工智能、应用数学等相关专业硕士及以上学历，在生成式、强化学习领域有深入研究，发表过顶会论文者优先；主导过生成式定价/广告/推荐系统完整项目者优先；拥有Agentic RL训练实操经验者优先",
"job_highlights": "未披露"
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"job_url": "https://talent.ele.me/off-campus/position-detail?positionId=5000023902"
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"fulltext": "淘宝闪购-高级营销算法专家-杭州/上海\n淘宝闪购-高级营销算法专家-杭州/上海\n\n基础信息\n职位类别：技术类-算法\n工作地点：杭州 / 上海\n\n职位描述\n1、负责淘宝闪购营销算法，券/品生成式营销定价系统的研发工作，包括但不局限于Diffusion/Decision Transformer等生成式架构的设计与实现，覆盖亿级DAU的定价场景。\n2、主导生成式定价全链路算法开发，包括端到端生成定价、Decoder Only架构优化、强化学习奖励系统设计等创新模块，显著提升计算效率和营销效率。\n3、探索生成式和强化学习技术在营销定价场景中的应用，解决预算实时调控、门槛面额联合生成、商出资动态加载、多目标优化等命题，提升营销补贴效率。\n4、深度协同产品、运营及工程团队，将算法创新转化为业务增长动力，打造行业领先的智能营销解决方案。\n\n职位要求\n1、计算机、运筹学、人工智能、应用数学等相关专业硕士及以上学历，在生成式、强化学习领域有深入研究，发表过顶会论文者优先。主导过生成式定价/广告/推荐系统完整项目者优先。\n2、精通Transformer/Diffusion/Decision Transformer等架构，有将其应用于序列决策或组合优化的落地经验，熟练掌握强化学习框架，具备复杂奖励系统设计与多目标优化能力。具备SFT/DPO/GRPO等后训练与迭代能力（含数据/评估/优化），对后训练算法有实践经验和深刻认知；拥有Agentic RL训练实操经验者优先。\n3、具备大模型微调与分布式训练经验，熟悉模型量化与低延迟推理优化，能支撑亿级DAU的高并发实时决策。\n1、负责淘宝闪购营销算法，券/品生成式营销定价系统的研发工作，包括但不局限于Diffusion/Decision Transformer等生成式架构的设计与实现，覆盖亿级DAU的定价场景。\n2、主导生成式定价全链路算法开发，包括端到端生成定价、Decoder Only架构优化、强化学习奖励系统设计等创新模块，显著提升计算效率和营销效率。\n3、探索生成式和强化学习技术在营销定价场景中的应用，解决预算实时调控、门槛面额联合生成、商出资动态加载、多目标优化等命题，提升营销补贴效率。\n4、深度协同产品、运营及工程团队，将算法创新转化为业务增长动力，打造行业领先的智能营销解决方案。\n1、计算机、运筹学、人工智能、应用数学等相关专业硕士及以上学历，在生成式、强化学习领域有深入研究，发表过顶会论文者优先。主导过生成式定价/广告/推荐系统完整项目者优先。\n2、精通Transformer/Diffusion/Decision Transformer等架构，有将其应用于序列决策或组合优化的落地经验，熟练掌握强化学习框架，具备复杂奖励系统设计与多目标优化能力。具备SFT/DPO/GRPO等后训练与迭代能力（含数据/评估/优化），对后训练算法有实践经验和深刻认知；拥有Agentic RL训练实操经验者优先。\n3、具备大模型微调与分布式训练经验，熟悉模型量化与低延迟推理优化，能支撑亿级DAU的高并发实时决策。",
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