阿里巴巴
校招算法工程师-供应链和定价 AI
杭州/上海 · 校招 · 2027 届 · 硕士
长期有效
任职要求
- 1. 硕士及以上学历，机器学习、深度学习、强化学习、运筹学、自然语言处理、图像识别或应用数学等相关专业；
- 2. 熟悉Java，C++，Perl，Python等一种或一种以上编程语言；
- 3. 具备业务抽象和建模能力，能够将复杂的业务场景分解、抽象成标准化的业务模型，并进行面向业务问题的算法设计、高效求解和迭代优化；
- 4. 持续关注学术前沿，自我驱动快速学习能力，主动追踪人工智能和大模型等方向前沿算法和技术；
- 5. 在相关领域国际顶级会议、期刊发表论文，或Kaggle/天池等权威比赛中获奖者优先考虑。
岗位描述
- 1. 基于阿里巴巴集团的大数据，负责分析和挖掘新零售端到端的供应链和定价运作优化机会，并研发和构建预测和优化算法、大模型和仿真技术提升其运作效率和降低成本；
- 2. 承担阿里巴巴集团供应链和定价场景中机器学习、深度学习、强化学习、运筹优化、仿真优化和大语言模型等算法的研发、设计和部署等工作，打造阿里的智能供应链算法平台；
- 3. 基于阿里巴巴集团零售和供应链沉淀的知识库和数据，建立国际供应链垂类大模型，实现对定价、销量计划、库存、履约等复杂场景的智能洞察和协同；
- 4. 负责追踪人工智能方向的前沿算法和技术，并将相关算法应用到阿里零售和供应链业务场景中，升级供应链智能化水平。
- 1. 硕士及以上学历，机器学习、深度学习、强化学习、运筹学、自然语言处理、图像识别或应用数学等相关专业；
- 2. 熟悉Java，C++，Perl，Python等一种或一种以上编程语言；
- 3. 具备业务抽象和建模能力，能够将复杂的业务场景分解、抽象成标准化的业务模型，并进行面向业务问题的算法设计、高效求解和迭代优化；
- 4. 持续关注学术前沿，自我驱动快速学习能力，主动追踪人工智能和大模型等方向前沿算法和技术；
- 5. 在相关领域国际顶级会议、期刊发表论文，或Kaggle/天池等权威比赛中获奖者优先考虑。
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该岗位可能会问的问题
基于 算法 岗位的常见面试问题整理
请解释 Transformer 模型的自注意力机制（Self-Attention）
查看答题思路
1. Self-Attention = 序列中每个 token 与所有 token 计算相关性权重 2. Q=Wq·x, K=Wk·x, V=Wv·x; Attention(Q,K,V)=softmax(QK^T/√d_k)V 3. 除以 √d_k 防止点积过大导致 softmax 梯度消失 4. 多头注意力：多组 QKV 并行，拼接后线性变换，捕获不同子空间特征 5. 对比 RNN：可并行计算，捕获长距离依赖
你做过的最有深度的算法/模型项目是什么
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1. 一句话说清任务：分类/生成/检索/推荐 2. 模型选型：为什么选这个而非那个 3. 数据：数据量、来源、清洗策略 4. 创新点：你做的改进是什么（不是调参） 5. 结果：核心指标提升（准确率/召回/延迟）
过拟合是什么？怎么判断和解决
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1. 过拟合=训练集表现好、验证集表现差，模型记住了噪声 2. 判断：train loss 持续下降而 val loss 上升 3. 解决：更多数据 / 正则化(L1/L2) / Dropout / 早停 / 数据增强 / 降低模型复杂度
解释梯度下降的原理，SGD 和 Adam 的区别
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1. 梯度下降：沿负梯度方向更新参数，使损失降低 2. SGD：每次用随机小批量估算梯度，引入随机性帮助跳出局部最优 3. Adam = Momentum + RMSProp：自适应学习率 + 动量加速 4. Adam 收敛快但可能泛化不如 SGD；CV 常用 SGD，NLP 多用 Adam
给你 10 万条未标注的文本数据，如何找出其中 10 个主题
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1. 预处理：分词、去停用词 2. 向量化：TF-IDF 或 Sentence Embedding 3. 聚类：K-Means（需指定 K=10）或 HDBSCAN（自动确定类数） 4. 或 LDA 主题模型直接输出主题-词分布 5. 评估：看每个簇的高频词判断主题合理性，迭代调整
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信息来源：企业官方招聘页。投递前请以官网信息为准。