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中国科学技术大学
2021
算法工程师
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淘宝-主搜团队 FY26  招聘火速进展中,面试快!流程速!!技术强!!!】面向:26届毕业的校招同学淘宝搜索是阿里巴巴集团的最核心业务场景之一,在电商搜索算法技术领域深耕多年,有深厚的技术积累,长期致力于通过持续的技术创新提升搜索用户体验、搜索成交等电商核心业务目标。欢迎ML/NLP/CV/模型加速相关方向同学加入我们!投递简历或咨询请联系招聘师兄邮箱 pengwenjun.pwj at alibaba-inc.com岗位一:算法工程师-机器学习职位描述在这里,你将参与机器学习、深度学习领域的技术研发工作,包括但不限于神经元网络模型设计与优化、强化学习、迁移学习、主动学习、维度降低、核方法、谱方法、特征提取与稀疏学习、等级学习、推荐、随机优化等的算法和系统研发等;在这里,你将进行机器学习尤其是深度学习前沿问题的探索与研究,结合未来实际应用场景,提供全面的技术解决方案;在这里,你将有机会负责提供分布式的算法实现的解决方案,大幅提升算法计算规模和性能;在这里,你将参与提供大数据分析建模方案,沉淀行业解决方案,协助拓展业务边界。加入我们,共同专注于大数据之上的机器学习算法研究与应用。将对人工智能的极大热情投入到挑战各种实际应用难题中。来吧,我们等你加入!职位要求【必备项】1、本科及以上学历,计算机等相关专业;2、熟悉常用机器学习算法,对模式识别、深度学习、增强学习等相关领域,极佳的工程实现能力,精通C/C++、Java、Python等至少一门编程语言;3、有数理分析方面良好的素养以及数理统计基础;有良好的数据敏感能力、较强的逻辑分析能力;4、有较强的学习能力,对新事物保有好奇心,并能快速适应新环境;5、有良好的沟通能力和团队协同能力;能与他人合作,共同完成目标;6、对所在领域有热情,善于独立思考并反思总结。【加分项】1、有实际成果并发表在国际顶级会议、期刊者优先,有在KDDCUP、ImageNet、MSCOCO、ICDAR等权威比赛中取得优异成绩者优先;2、有deeplearning的经验,有linux下开发经验的,大规模数据处理经验优先。岗位二:算法工程师-大模型应用职位描述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。职位要求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。
投递淘天集团等公司10个岗位
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2024-07-17 20:41
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中国科学技术大学 算法工程师
淘宝搜索是阿里巴巴集团的最核心业务场景之一,在电商搜索算法技术领域深耕多年,有深厚的技术积累,长期致力于通过持续的技术创新提升搜索用户体验、搜索成交等电商核心业务目标。欢迎ML/NLP/CV/模型加速相关方向同学加入我们!投递简历或咨询请联系招聘师兄pengwenjun.pwj at alibaba-inc.combase:杭州/北京工作内容:1. 搜索相关性算法:设计和优化淘宝主搜相关性,包括深度语义相关性模型,实体匹配,建立合理的相关性评测方法,进行数据挖掘,迭代数据标注任务,积累电商领域知识数据资产;2. 搜索召回算法:设计和优化淘宝主搜召回下超大规模召回任务,负责文本语义匹配、超大规模智能索引的构建、基于图文双模态的语义匹配等技术方向在召回的落地;负责大规模用户个性化召回技术;设计和优化多路召回差异化协同机制,设计指导召回迭代的评价指标;3. 搜索排序算法:设计和优化淘宝主搜排序下超大规模点击率、转化率精准预估任务:深入研究全域用户行为建模、大规模商品表达、端到端多模态排序、全域信息迁移、无偏学习等技术方向在排序的应用;4. 模型加速:设计和优化稀疏模型或LLM结构,优化模型在样本、训练、存储和推理的极致性能;设计和优化搜索全链路多阶段漏斗;5、多模态&大语言模型:设计和优化基于多模态的预训练算法,挖掘电商图文多模态信息,构建电商商品多模态预训练表征学习任务;探索大语言模型在检索任务上的训练方式,分析和解决大语言模型在电商搜索召回和排序上的挑战和问题,完成在具体搜索任务的落地应用;6、Query理解和商品理解:设计和优化query理解方法和商品质量分体系,同时包括优化其在全链路的应用方式,涉及多任务建模,时序预测,冷启动,域泛化等。岗位要求1.计算机、自动化、数学或统计学等相关专业硕士及以上学历2.具备扎实的数据结构,算法和编码能力,精通至少一种编程语言,如C++、JAVA、Python等3.熟练掌握机器学习/深度学习算法的基本原理,并能灵活运用4.有扎实的动手能力,有工业界相关方向的实践经验者,或参加过ACM或数据挖掘/机器学习类竞赛并取得优异名次者优先5.有强烈的技术热情,有皮实乐观、不畏挫折的心态;具备优秀的分析和解决问题的能力;具备优秀的学习能力和团队合作精神
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