淘宝

可能是牛客唯一一个，以这种方式结束淘天的人其实，终面挂、HR面挂、排序挂，虽然我之前一次都没经历过，但这些其实我都能接受，毕竟胜败乃兵家常事，但这次淘天还是让我彻底破防了bg：双九非科班，笔试AK，面试3+1一面和三面面试官都对我评价很高，二面和三面面试官也直接问我能否接受杭州，应该是都想要我的三面时问了我已有offer情况，面试官说“对于特别优秀的人，我们会努力争取，让他选择我们，所以我们也会安排专人跟你保持联系”（这是原话，我有录音复盘的习惯）确实，也很快就有师兄加微信了，也说比较稳了，这是我第一次在还没走完流程的时候，就有人联系我，“争取”我了HR面中规中矩吧，结束时也说有问题随时钉钉联系，不过这可能只能客套话，对每个人都这样吧，可能说明不了什么四天后查官网进度，刺眼的红色×，看到这个的时候，我好像血液凝固了一样，完全不敢相信这个结果技术面评和笔试成绩应该都没有问题，这个结果真的太难接受了，主要是之前技术面直接给我期待拉满了，被夸之后有两天开心的觉都没睡好，突然一下，梦碎了秋招所有的失利加起来都不如这一次难受

RT 饿了么竟然改名为淘宝闪购了，这是两波团队要合并了？无痛进淘天？那么HC和团队会有啥变化，会多还是少？

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在关注搜广推算法方向的同学们，可以了解下算法项目辅导，在简历中增加一个高含金量的项目，助你斩获offer~1. 问实习项目，大约20mins2. 对推荐模型了解多少？介绍下deepfm3. 推荐和广告有什么区别？4. L1和L2正则化的区别？为什么L1能产生稀疏解？5.   介绍一下常用的注意力机制，什么场景适合self-attention？6. attention和全连接有什么区别？7. 介绍一下AUC的物理意义，如果在现在基础上，再增加一批全正样本，AUC值如何变化？8. 手撕代码：字符串去空格

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1.为什么不做机器学习，做java开发2.了解AOP底层吗3.为什么考虑用redis做缓存4.Mysql最大支持多少访问量，qps5.如果不采用spring task，还能用什么方法去实现这个定时任务6.什么是去读redis中的数据7.假如当前订单规模很大，有好几万单，怎么去去取redis呢？8.Hashmap数据结构，为什么采用红黑树不采用二叉平衡查找树9.分页存储管理和分段存储管理有什么区别10.了解单例模式这是设计模式吗，这种设计模式有什么好处吗11.重新开发系统，有什么可改进之处

内推码 ：1VIBKF团队介绍我们是淘宝搜索算法团队，是淘天集团内专注于创新和优化搜索技术的核心团队，支撑淘天超大规模检索、相关性、预估、Query理解、顶层机制设计、AI搜，直接驱动千亿级GMV。我们的任务是通过持续研发高效、精准的搜索算法，以提升用户的在线购物体验和满意度，进而推动电商平台的商业成功。在这一关键角色中，你将参与淘宝搜索功能的核心算法研究，特别是专注于大模型在信息检索领域的应用、AI创新产品和AI搜等创新领域。我们深度理解搜索引擎的工作原理，在生成式排序/检索、大模型全链路应用、模型Scaling和Infra、多模态技术、AI Agent等技术方面持续深耕。作为团队的核心成员，你将不仅要在直接工作领域推动技术突破，还要与团队其他方向，包括召回、个性化预估、相关性、机制等进行全链路联动，共同推进搜索算法的整体优化。团队技术氛围浓厚，近些年在ICLR、NIPS、KDD、SIGIR、WWW、AAAI等顶会发表论文三十余篇，并斩获CIKM Best Paper Runner Up。且与顶尖高校深度开展AIR/RI科研合作，拥有浓厚的技术交流与创新氛围。团队亮点超高的转正率（过往转正率超70%），更有1:1 mentor带教，实习课题专属定制；高空间的舞台，真实、海量、复杂且高价值的业务场景，让你的技术才能得到最大程度的发挥；前沿的技术挑战，直接参与定义下一代AI搜索，与行业顶尖人才共同攻克最具挑战性的技术难题；充足的资源支持，丰富的计算资源与数据资产，以及鼓励创新和试错的文化氛围；清晰的成长路径，完善的职业发展体系和技术晋升通道，支持个人在技术深度和业务广度上的持续成长。岗位描述生成式排序/检索：研究LLM如何赋能电商场景下的个性化CTR/CVR预估和召回，利用模态对齐、用户行为CoT等技术手段让LLM的推理能力扩展到对用户的个性化偏好的理解与推理上，实现更精准的人货匹配；探索个性化生成式预估/召回模型方案，包括搜索推荐领域下生成式模型相较于判别式模型的优劣对比、生成式训练范式设计、生成式模型结构优化、基于RL的排序目标对齐等方向，设计有Scale Up能力的模型方案。大模型应用与落地：主导设计和优化面向电商场景的Query理解、语义检索与相关性大模型，重点投入Agentic Search/Deep Research、Agentic Reasoning、多模态大模型等前沿方向，从模型层面根本性地提升搜索相关性和用户体验满意度，从而提升商业效率；同时会运用生成式AI技术，为搜索结果页的商品自动生成富有吸引力的标题、精准的卖点摘要，并探索文生图等多模态技术以创造全新的商品图像。大模型Infra设计与优化：主导设计和优化面向电商场景的Query理解、语义检索与相关性大模型、UGC内容理解和生成，重点投入Agentic Search/Deep Research、Agentic Reasoning、多模态大模型等前沿方向，从模型层面根本性地提升搜索相关性和用户体验满意度，从而提升商业效率；同时会运用生成式AI技术，为搜索结果页的商品自动生成富有吸引力的标题、精准的卖点摘要，并探索文生图等多模态技术以创造全新的商品图像。AI搜：参与电商下一代AI搜索模型全链路能力建设，聚焦Post-training（SFT、RLVR、Agentic RL、CoT）等核心技术，推动AI搜索技术迭代，通过RAG、Agent等技术提升用户搜索体验，同时构建数据驱动的Agentic闭环链路，支持智能体推理、Case分析、训练数据合成与自动化评估，实现搜索效果的持续优化。职位要求计算机、人工智能、电子信息、数学等相关专业硕士及以上学历，博士优先。具备扎实的机器学习/深度学习理论基础，精通Python编程，熟练使用PyTorch/TensorFlow等至少一种深度学习框架。对大语言模型（LLM）和多模态大模型（MLLM）有深入理解，熟悉Transformer、Attention机制等核心原理，具备LLM/MLLM（如LLaVA、Qwen-VL、GPT-4V等）的Finetune、Prompt Engineering、RAG（检索增强生成）等方面的实际项目经验。在以下至少一个领域有深厚的实践经验：搜索、推荐、自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）。具备优秀的数据分析能力和问题解决能力，善于从数据中发现问题、定位根源，并提出有效的解决方案。具备良好的团队协作精神和沟通能力，能够积极主动地推进项目，并与产品、工程等不同角色高效协同。毕业于2026年11月-2027年10月的校招同学加分项在电商搜索、广告、推荐等相关领域有实际工作经验，深刻理解业务。有Agentic AI或AI Agent相关项目的设计与研发经验。在CVPR、ICCV、NeurIPS、ICML、ICLR、ACL、SIGIR、KDD等顶级学术会议上发表过论文者优先。熟悉分布式计算平台（如Spark、Flink、MaxCompute等），有处理海量数据的经验。有开源社区贡献或在Kaggle等数据科学竞赛中取得优异成绩者优先。#

BG: 淘天集团-业务技术Base地：杭州待遇：1. 基础工资(白菜价)各大厂应该差不多，淘天优势是平台高度和业内认可度还行，公司内各种工具基建都比较完整，各种补贴一年也好几万(bat三家的补贴大致相等)，比其他厂隐形工资多了些。2. 杭州生活成本比北上深压力小些，应届生就业政府第一年给4.2w补贴（后面几年每年也有但没有第一年多），考了软考高级评上e类人才每个月还多2.5k（当然我是懒得考）。工作氛围：都是年轻人，还是挺扁平的，网传什么阿里味我是没看见(可能是小虾米不配看见吧哈哈)，同事人都蛮好的，我为了转正拼命表现卷生卷死，各位前辈主管都来劝我实习生赶紧滚去休息不影响你转正。。。我去年暑期实习张口闭口礼貌用语，每次都被同事说别客气别客气别tm客气了大哥哈哈哈。所以最后还是放弃了其他厂(详情可参见我去年的动态)，不过这里和字节一样，很多项目有些为了做而做，而且都很急+莫名其妙的，尤其是典中典之产品经理大战开发+测试。工作时长：早上按规定10点但不打卡，中午12-14点午饭+休息，晚饭6点开始要是加班就是18-19点吃饭休息。晚上什么时候走主要看小部门和具体的业务(除了某些逆天厂，连公认的压力>阿里>腾讯的字节也有养老部门，所以说不准)。我个人观察我们大部门6点走的有30%，还有30%再干一个小时，30%等到9点拿夜宵再走（我就属于这个，其实七八点就能走的。。），剩下的10%嘛。。。看命了学历要求：普通人（巨佬或者有门路的不在此列）算法岗一般双9/西电北邮等强211本硕起步，开发/测开一般双2（内包要求一本就行）评论可加上内推岗位和姓名缩写，投递后可后台私信询问一些情况，工作忙可能来不及看牛客，若有急事需要帮助可发邮件(邮箱地址在我个性签名里），附上填写的内推岗位和个人信息(不内推也可以问呀，我还是比较热心的)，我争取尽快全部回复。Tips：1. 别问我个人信息，社恐！2. 目前可能还说些真话，等后面几年就未必了哈，哈哈哈哈哈。3. 最近刚入职，目前内推是2025届地校招和2026届的暑期实习（应该都结束了吧哈哈哈），先占个坑，等2026届秋招开始再更一波～（不过内推码应该不变可以复用）

9.21一面9.27二面hr面10.11三面总监面10.12加v口头0010.20 邮件oc【一面】简历业务面着重问了字节火山引擎支付平台实习询问对营销平台的理解着重讲了狭义营销如优惠券功能内容对方提醒主要做广义营销优惠营销只是一部分【二面】hr面确认是否为主动投递回答否(今年没有开大淘宝事业群的投递)非业冬面仍然侧重对广义营销的理解除此之外人生经历面氛围很好双方全程笑容互动果然没有期待的面试就不会有压力【三面】总监面不是腾讯风格的人生价值观面询问对电商的理解回答淘宝拼多多京东的异同分析平台定位打法目标人群品类同时讲述抖音电商等使用体验及履约改进空间坚定表达了一下对2b的倾向(自己比较喜欢2c但2b发展前景和壁垒确实更好)【口头oc】面试第二天业务负责人加微信通知offer在确认中询问目前手中有哪些offer如实回答【邮件oc】未提及后续流程安排【其他信息】往年最低22k*16总体上属于意料之外的offer 祝大家offer多多 都会找到喜爱的工作的!