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校招算法工程师-大模型应用（T-Star Lab ）
北京/杭州 · 校招 · 2027 届 · 博士
长期有效
任职要求
- 1. 计算机科学/人工智能/机器学习等相关领域的硕士或博士，具备扎实的编程基础（Python/C++/Java），熟悉常用算法与数据结构；
- 2. 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；
- 3. 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；
- 4. 对AI技术充满好奇心，主动关注大模型、搜推广系统、NLP、强化学习等领域前沿进展；
- 5. 在顶级会议或高水平期刊发表过论文，或有复现前沿论文的经验者优先；
- 6. 具备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；
- 7. 良好的沟通能力，能与工程师、产品经理高效协作，将技术方案转化为业务价值；
- 8. 对电商场景有基本认知，愿意深入理解用户需求与商业逻辑。
- 【加分项】
- 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；
- 有海量数据处理经验或者大厂实习经验；
- 在算法竞赛中获得优异成绩（ACM-ICPC/挑战赛TOP10等）或者顶会论文发表。
岗位描述
T-Star计划是阿里巴巴淘天集团顶尖人才招聘和培养项目，继承“阿里星〞的使命与愿景，面向全球招募顶尖技术人才。首次开设实习生专项招聘，面向2026年10月后毕业的校优秀技术同学。期待你们在淘天，通过极具挑战的前沿课题与亿级规模的海量数据、应用场景，探索和实践最前沿的Al技术，在有价值的业务场景落地技术成果。
1. 大模型驱动的算法革新：
a. 参与大模型（LLM、多模态大模型）在电商核心场景（搜索、推荐、广告、多智能体对话等）中的算法创新与应用；
b. 研究大模型与经典搜推广模型的融合方案，提升模型效果与用户体验；
2. 下一代AI系统构建：
a. 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；
b. 尝试生成式AI、多智能体协作等前沿方向，推动AI技术在电商领域的创新应用；
3. 大模型在亿级用户规模落地的实战：
a. 直面淘宝数亿用户、百亿级行为数据的挑战，落地大模型应用；
b. 参与双11、618等顶级电商场景的算法优化，见证大模型技术驱动商业增长的完整链路。
- 1. 计算机科学/人工智能/机器学习等相关领域的硕士或博士，具备扎实的编程基础（Python/C++/Java），熟悉常用算法与数据结构；
- 2. 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；
- 3. 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；
- 4. 对AI技术充满好奇心，主动关注大模型、搜推广系统、NLP、强化学习等领域前沿进展；
- 5. 在顶级会议或高水平期刊发表过论文，或有复现前沿论文的经验者优先；
- 6. 具备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；
- 7. 良好的沟通能力，能与工程师、产品经理高效协作，将技术方案转化为业务价值；
- 8. 对电商场景有基本认知，愿意深入理解用户需求与商业逻辑。
【加分项】
● 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；
● 有海量数据处理经验或者大厂实习经验；
● 在算法竞赛中获得优异成绩（ACM-ICPC/挑战赛TOP10等）或者顶会论文发表。
你的简历匹配这个岗位吗？
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该岗位可能会问的问题
基于 产品 岗位的常见面试问题整理
介绍一款自己喜欢的app
查看答题思路
选你深度使用的app+核心用户+核心价值+2-3个好的设计决策+1个改进建议
如何沟通协调五个部门的负责人来确定一个会议时间
查看答题思路
先发Doodle/投票选时间+对无法参加的单独沟通+提前发议程让缺席者也能贡献意见
请做一个简短的自我介绍
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姓名+学校+实习经历（1-2家）+与岗位的关联点，控制在60秒内
为什么选择投递小米产品类的产品经理岗位？
查看答题思路
对小米产品理念和IoT生态的理解+个人职业方向与小米业务的契合点
通过这个项目，你觉得如果未来的工作里面遇到这样的问题，你可以怎么解决
查看答题思路
从失败中提炼可迁移的方法论+应用到假设的新场景+展现学习能力
更多面试题库功能即将上线
信息来源：企业官方招聘页。投递前请以官网信息为准。