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校招大模型驱动的用户理解&权益发放模型优化-阿里星/T-Star
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/因果推断/运筹优化等至少一个领域。
- 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、因果推断等领域前沿进展。
- 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】
- 1. 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。
- 2. 有海量数据处理经验或者大厂实习经验。
- 3. 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
【团队介绍】
我们是淘天集团用户算法团队，聚焦亿级用户全生命周期的兴趣理解和价值挖掘，致力于通过前沿AI技术，与手淘用户外投拉承、互动商品推荐、权益发放、消息触达及88vip会员等核心场景进行深度结合，为淘宝用户增长与长期价值提升持续注入动力，打造AI驱动的用户增长新引擎。
我们以超大规模机器学习、生成式/多模态商品召回与排序、Agent创新应用、序列行为建模、因果推断与运筹优化等为核心技术引擎，不仅在传统的获客效率、用户活跃度、增量GMV和用户LTV等关键指标上持续突破，更在探索AI如何重塑用户理解、激发潜在需求、优化全局策略等前沿领域。
这里，你将接触到最顶尖的技术挑战，参与定义电商未来的增长范式。加入我们，一起用AI领跑用户增长的未来！
相关研究课题细分方向如下：
● 课题1：大模型驱动的用户增长算法新范式
○ 核心任务：利用大模型的世界知识与推理能力深度理解用户意图、预估长期价值，结合生成式推荐与导购Agent，重新定义电商用户增长的获客与转化链路。
● 课题2： 大模型时代的电商权益生成式发放与可解释建模
○ 核心任务：突破传统""打分发券""范式，用LLM构建增量因果预估与未来行为预测能力，并探索Post-CoT等白盒推理机制，让优惠券的发放既智能又可解释。
- 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/因果推断/运筹优化等至少一个领域。
- 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、因果推断等领域前沿进展。
- 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】
- 1. 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。
- 2. 有海量数据处理经验或者大厂实习经验。
- 3. 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。
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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
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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。