返回信息流算法工程师-AI应用（NLP方向）
? 一句话概括
用最前沿的大模型技术，重新定义万亿级电商搜索广告的底层范式——这不是优化，是颠覆。
? 关于我们
阿里妈妈搜索广告算法团队，集团营收贡献最大的算法团队。我们正站在技术拐点上：大模型正从辅助工具演变为搜索广告系统的原生底座。我们不是用大模型做锦上添花，而是用生成式AI重构搜索广告的核心算法体系。这里不缺真实场景、不缺业务规模，缺的是能用大模型重塑这一切的你。
? 你将做什么
一、大模型核心技术方向
● RL驱动的后训练与深度推理：研究并迭代基于人类/AI/环境反馈的强化学习算法（PPO / DPO / GRPO等），设计可规模化的Verifier信号与Reward Model，提升模型在偏好对齐与多目标平衡上的能力；在此基础上，融合思维链（CoT）与动作链（CoA），构建原生具备多步推理、工具调用与自主决策能力的Reasoning模型，并探索推理路径的压缩与外推，实现更高效的深度思考；
● 原生多模态大模型：构建融合文本、图像、视频的生成式多模态大模型，建设统一的图文语义匹配与表征能力，为电商场景提供跨模态的用户意图理解与商品内容理解；
● 大模型驱动的知识库与数据飞轮：利用大模型的生成、推理与标注能力，重构电商知识库的建设范式——从传统人工标注与规则挖掘，转向大模型主导的知识抽取、自动标注与质量评估，构建"大模型生产数据 → 数据反哺大模型"的自演进飞轮，沉淀公司级电商知识数据资产。
二、大模型原生业务应用
● AI原生搜索：超越传统"Query → 召回 → 排序"的管线式架构，基于大模型的端到端理解与生成能力，融合Agent自主规划、工具调用与环境交互能力，探索Agentic Search新范式，根本性地重塑搜索相关性与用户体验；
● 大模型重塑语义理解全链路：以统一的生成式模型实现Query理解、商品理解、Query-商品相关性判别的一体化建模，通过"大模型原生理解"，大幅提升搜索体验与广告投放效率；
● 大模型重构广告投放与创意生成：基于大模型对Query与用户需求的深度理解，重构广告投放决策与创意生成链路——让广告基于对用户意图的精准推理，自动生成更贴近搜索需求、更懂用户的广告内容与投放策略，实现从"人找广告"到"广告懂人"的范式跃迁。
三、前沿探索与影响力
● 追踪LLM / MLLM / AIGC领域最新进展，快速完成Paper → Code → Solution的技术转化闭环；
● 顶会论文发表与高价值专利申请。
? 我们期望你
基本要求
● 2026.11 — 2027.10毕业的海内外应届同学；
● 计算机、AI、数学、统计、自动化、电子工程等相关专业；
● 扎实的数据结构与算法功底，编程实践能力强。
加分项
● ? ACM-ICPC / NOI / IOI / Kaggle 竞赛获奖；
● ? ICML / ICLR / ACL / SIGIR / KDD / AAAI / WWW等顶会论文发表；
● ? 搜索/推荐/广告/大模型算法相关实习经历；
● ? 对LLM后训练（SFT / RLHF / DPO）、多模态模型、Agent、Reasoning等有深入理解或实践。
? 我们提供什么
● ? 顶级回报：集团最核心盈利业务，业务价值直接转化为个人回报空间；
● ? 极致场景：真实、复杂、高价值的超大规模业务，每个算法突破都在数亿用户中被验证；
● ? 前沿挑战：直接参与定义下一代AI搜索广告范式，与行业顶尖人才共同攻坚；
● ? 充足资源：大规模GPU算力、海量数据资产、鼓励创新与试错的工程文化；
"在别处，你用大模型做一个功能；在这里，你用大模型重新定义一个产业。"
如果你相信大模型将重塑搜索与广告的未来，来和我们一起，亲手构建这个未来。
? 投递方式：zengzhiyuan.zzy@taobao.com | ? 截止日期：2026-05-30 | ? 工作地点：北京
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【淘天】【2027届校招】AI应用
zzy1213
2026/4/16镜像同步0 回复
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