阿里巴巴业务技术-大模型算法专家-物流技术
任职要求
1. 自然语言处理、机器学习、人工智能、计算机、电子与通信等相关专业的硕士生/博士生； 2. 熟悉LLM/MLLM的基本原理和相关算法，具备良好的逻辑分析能力和数理基础，在顶会（如NeurIPS、ICLR、ICML等）或期刊上有论文发表者优先； 3. 熟练掌握P…
工作职责
淘天物流算法团队致力于解决电商场景下物流、供应链全链路的算法模块优化，包括预测、商品物流属性生成、小件员物流照片稽核、运营区规划、闪购场景下的补货、调拨等等。 职位描述 1. 负责大模型（LLM/MLLM）核心技术研发，包括预训练、垂域SFT、RLHF等，持续追踪和应用领域最新技术进展； 2. 负责大模型性能优化：研发模型加速技术，如量化、剪枝与知识蒸馏；优化数据特征与调度策略；构建高效推理链路、提升运行速度及降低成本； 3. 基于淘天物流领域知识，打造物流垂域agent，支撑toB、toC等多场景应用，包括但不限于 退货助手、淘宝万能搜（物流场景）、闪购供应链agent等 4. 持续跟踪、探索大模型/多模态大模型方向的前沿技术，将各方向的SOTA能力集成到模型底座上，提升下游任务的效果，打造团队的技术先进性。
1、参与淘宝闪购即时物流场景下调度策略算法设计与开发，技术驱动业务增长； 2、数据驱动，应用机器学习、运筹学、博弈论等技术提升整体交易市场的效率，降低交易市场的成本，优化用户体验； 3、与跨职能团队（产品、运营等）协作，理解业务需求并将之转化为具体的算法问题，快速响应市场变动； 4、运用机器学习技术和大数据分析方法对现有策略效果进行评价，不断迭代策略模型并验证其有效性。
1、主导多模态大模型（eg: deepseek、lama、qwen）的工程化落地，设计数据清洗-训练-推理全链路优化方案； 2、构建可复用的工程模块（如自动标注系统、场景仿真工具、测评平台），支持算法快速迭代； 3、攻坚大模型系统优化技术（模型压缩、硬件加速），让大模型能顺利落地各个业务场景；
岗位概述 1、定位：通过数据挖掘、建模与分析，解决业务问题，推动数据驱动决策与产品创新。 2、核心价值：将业务需求转化为数据解决方案，提升效率与业务指标。 核心职责 1、业务分析：理解业务目标，拆解数据需求（如用户增长、风险控制、运营优化）；设计分析框架：输出可落地的洞察报告。 2、建模与算法开发：开发预测模型（如分类、回归、时序预测）、推荐系统、异常检测等；选择算法并调优（如XGBoost、LSTM、深度学习）。 3、数据产品开发：将模型部署为API或嵌入业务系统（如实时推荐、风控引擎）；设计自动化数据流程（ETL、特征工程）。 4、跨团队协作：与业务团队沟通需求，推动模型落地与效果验证；与数据工程团队协作优化数据管道与计算资源。 5、技术研究：探索前沿技术（如大模型）在业务中的应用场景；开展POC（概念验证）项目。
1、负责美团电商零售业务（快驴、小象、优选）供应链算法体系建设，以及垂直领域AI-Agent研发落地。围绕商品库存、仓储作业、物流配送调度、流程优化等方面，利用算法与AI能力，提升供应链、物流相关环节的自动化、智能化水平，降本增效，提高用户体验。 2、带领团队在机器学习、深度学习、仿真优化、LLM大模型应用方面，持续突破效果天花板，沉底平台化算法能力。 3、能深入了解业务，与产品、团队密切合作，识别算法价值机会点，持续推动从算法优化到业务价值的转化，驱动业务变革。 4、承担长期算法技术规划、研发项目管理、人才培养、梯队建设。