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阿里巴巴日常实习-业务技术- AI数据研发工程师(营销方向)

实习兼职淘天集团日常实习生批次地点:杭州状态:招聘

任职要求


1.  计算机科学、人工智能、数据科学、信息管理或相关专业在读硕士/博士研究生,对AI驱动的数据智能有浓厚兴趣;
2.  扎实的编程基础,熟练掌握Python,并熟悉至少一种主流大数据处理框架(如Spark, Flink)或数据湖仓技术(如Data Lake, Iceberg, Hudi);
3.  具备优秀的数据处理与工程能力,能独立完成从原始数据到可用知识资产的端到端 pipeline 开发,对数据质量有极致追求;
4. …
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工作职责


1.  参与构建淘天全域营销知识AI基础设施,负责将海量、多源的营销业务知识(如商品信息、权益规则、活动策略、用户行为等)进行结构化、体系化的组织与沉淀;
2.  设计并开发高效、鲁棒的知识处理工作流,包括但不限于:多模态(文本、图像、结构化数据)营销数据的清洗、融合、加工与向量化,为上层AI应用提供高质量的“燃料”;
3.  探索并实践知识检索增强(RAG)架构,参与设计面向营销场景的语义检索、混合检索方案,提升AI模型在复杂营销问答、策略生成等任务中的准确性与可解释性;
4.  参与营销领域本体(Ontology)的构建与迭代,将业务专家的经验和逻辑转化为机器可理解的知识图谱,推动营销知识的标准化和智能化应用;
5.  紧密协同算法、产品及业务团队,深入理解营销业务痛点,将业务需求转化为可落地的数据与AI解决方案。
包括英文材料
数据科学+
Python+
Spark+
Iceberg+
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实习淘天集团T-St

T-Star计划是阿里巴巴淘天集团顶尖人才招聘和培养项目,继承“阿里星〞的使命与愿景,面向全球招募顶尖技术人才。期待你们在淘天,通过极具挑战的前沿课题与亿级规模的海量数据、应用场景,探索和实践最前沿的Al技术,在有价值的业务场景落地技术成果。 在这里,你可以经历互联网领域最前沿的工程技术探索,兼顾技术深度与业务价值实现,探索研究业界最新的技术方向; 在这里,你将经历超大规模的分布式计算、海量数据的实时处理、复杂业务变化和创新等带来的全方位技术挑战; 在这里,你将承担面向电商、营销与广告等业务场景需求的基础平台相关的技术研发工作,用技术服务数以百万计的商家并持续提升消费者体验; 在这里,你将参与包括但不限于分布式系统、AI基础设施、云原生Serverless、数据库、中间件、研发效能平台等方面的架构设计与深度优化; 加入我们,你将体验简单、可依赖的团队文化,以及求真务实、追求极致的工程师文化,并给你提供广阔的施展天地。来吧,我们等你加入! T-Star实习可以带给你什么? ꔷ ①加入前沿技术探索队伍,参与顶级课题研究,有机会实现工业界项目落地。②跟企业大牛导师/学术界名导一起做有价值的课题。③丰富的技术资源、海量的数据与优秀的团队助力发paper ④有机会提前获得秋招直通T-Star的正式Offer。

更新于 2026-01-28北京
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实习淘天集团2026

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更新于 2025-05-07北京
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实习淘天集团T-St

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更新于 2025-08-13北京|杭州
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T-Star计划是阿里巴巴淘天集团顶尖人才招聘和培养项目,继承“阿里星〞的使命与愿景,面向全球招募顶尖技术人才。首次开设实习生专项招聘,面向2025年10月后毕业的校优秀技术同学。期待你们在淘天,通过极具挑战的前沿课题与亿级规模的海量数据、应用场景,探索和实践最前沿的Al技术,在有价值的业务场景落地技术成果。 你的挑战: 攻克LLM全链路训练难题:主导大模型训练,优化模型Scaling Law,结合应用需求突破分布式性能瓶颈,基于RL增强模型推理能力,打造电商领域最懂用户需求的超级大脑(含多模态VLM研发)。 为什么选择淘天? 1.坐拥电商领域最大规模场景:每天处理数亿次用户交互,覆盖搜索/推荐/广告/客服/营销全链路,你将直接面对全球最复杂的电商需求场景。 2.定义未来购物标准:你研发的模型将服务数亿消费者,结合大语言和多模态模型能力满足用户偏好,影响海量商家经营决策。 3.顶级科研配置:超大规模GPU集群支持大规模参数模型训练,自研分布式框架实现训练推理效率大幅提升,顶级会议发表,前沿技术成果即时输血。 加入我们,你将获得: 1.与NLP/多模态领域顶尖团队共创,解锁大模型在商品理解、智能创作、消费决策、购物对话等场景的无限可能。 2.弹性化的技术路线选择权,既可在大模型基础技术方面突破能力上限,也可深入应用层打造现象级AI产品。 3.打通产学研用全链路:支持技术成果转化顶会论文和专利+百万级ai native用户产品。 T-Star实习可以带给你什么? ꔷ ①加入前沿技术探索队伍,参与顶级课题研究,有机会实现工业界项目落地。②跟企业大牛导师/学术界名导一起做有价值的课题。③丰富的技术资源、海量的数据与优秀的团队助力发paper

更新于 2025-05-07北京|杭州