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校招

基于大模型的广告算法研究与应用-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】
  • 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

相关研究课题细分方向如下::

● 基于生成式模型和大模型的出价算法研究与应用

● 基于大模型和Agent技术的广告投放优化算法研究与应用

● 多模态大模型、内容理解与广告模型算法的结合相关研究

● 基于LLM的搜索&推荐&预估模型研究

● 融合价值最优的Listwise序列生成算法、拍卖机制研究

● LLM技术在搜索语义相关性中的研究与应用

● 基于生成式模型的用户行为建模

● 面向高算力性价比与高精度的大模型Scale up生成式大模型架构设计

● 大模型+运筹优化求解百亿级规模流量分配问题

● 跨场景(站内、外)全域数据建模算法研究与应用

● 商品托管算法研究与应用

● 淘系搜推广联合机制设计研究

  • 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】

  • 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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