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阿里巴巴阿里妈妈广告算法-广告决策智能大模型研究实习生

实习兼职阿里巴巴研究型实习生地点:北京 | 杭州状态:招聘

任职要求


1. 计算机/自动化、数学/上物理、人工智能等相关专业的博士或优秀硕士;
2. 聪明、自信,敢于突破,对技术有执着的追求和热爱;
3. 作为…
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工作职责


1. 深入运用生成算法(如Diffusion、Transformer等)对出价决策模型进行探索与迭代,研究出价决策大模型的Scaling Law;
2. 利用大规模跨场景数据和大规模参数学习博弈场景的通用规律,构建出价决策领域的基础模型。
加入我们,您将获得: 
1. 贴近工业实践的技术挑战,享有丰富的数据资源和强大的计算支持;
2. 深度参与研发团队内部研讨,与顶尖专家共同探讨前沿技术,合作发表国际顶级会议论文;
3. 一对一的行业专家指导,助力业界领先并具有巨大影响力的工作;
4. 可观的实习薪酬以及校招人才计划的绿色通道。
包括英文材料
相关职位

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实习阿里巴巴研究型实

阿里妈妈-决策智能平台团队致力于以前沿视角攻克广告决策智能领域的重大挑战,研发面向未来的决策智能技术,推动技术向更高层次发展,为业务提供强劲动力。 我们在决策智能领域有丰厚的技术底蕴,在NeurIPS、KDD、WWW等国际高水平会议上发表学术论文,并通过技术创新显著提升业务效果。2024年我们还在NeurIPS组织了比赛&Workshop,并开源了大规模的Benchmark。 决策智能技术是人工智能的关键研究领域,在大型博弈环境中有广泛应用,例如在线广告、金融市场、电子商务和能源交易。在线广告是典型的大型博弈场景,随着生成算法在广告决策领域的初步成功应用,我们相信决策领域的大模型蕴藏着巨大潜力和广阔的技术探索空间。 具体职责: 1. 深入运用生成算法(如Diffusion、Transformer等)对出价决策模型进行探索与迭代,研究出价决策大模型的Scaling Law。 2. 利用大规模跨场景数据和大规模参数学习博弈场景的通用规律,构建出价决策领域的基础模型。 加入我们,您将获得: 1. 贴近工业实践的技术挑战,享有丰富的数据资源和强大的计算支持。 2. 深度参与研发团队内部研讨,与顶尖专家共同探讨前沿技术,合作发表国际顶级会议论文。 3. 一对一的行业专家指导,助力业界领先并具有巨大影响力的工作。 4. 可观的实习薪酬以及校招人才计划的绿色通道。

更新于 2026-03-20北京
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实习阿里巴巴研究型实

广告是经济体客户重要的营销手段。广告主依托广告平台表达营销诉求,媒体依托广告平台的拍卖机制进行流量变现。为优化广告主效果并提升媒体变现能力,广告平台搭建了很多智能决策模块,如智能出价,智能拍卖机制等。这些智能决策模块依赖流量价值的预估值,如智能出价能力,其优化目标是在预算和成本约束下最大化效果(如成交量),在给定流量的预估价值 (如点击率,转化率等)下,会结合广告自身的预算消耗,成本超限等因素动态的调整出价,最终效果受到预估值精准度的影响。 通常流量价值的预估值是一个标量,表达期望意义下的平均价值。 但在实践中发现,由于用户行为差异、广告的投放时间不同,不同的流量虽然有同样的预估值,但预估值的置信度却大不相同。比如对行为较为丰富的用户预估值的置信度较大,但对行为稀少的用户预估值的置信度较小。同样粗排阶段由于网络结构复杂度低,同样的流量预估值的置信度要比精排阶段预估值要低。对于智能决策算法来说,不同预估值的置信度代表流量的不确定度。在决策的时候,需要将不确定度考虑进去,比如在预算较为充足下,可以适当的在不确定度较大的流量进行探索,以挖掘潜在的高质量流量;而在预算吃紧,需要多竞价确定性

更新于 2026-03-20北京
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社招1年以上

广告智能投放是业界大势所趋,也是做大蛋糕、实现广告主和广告平台双赢的关键。 智能广告平台团队负责阿里妈妈核心广告产品万相台无界版(整合直通车广告、展示广告、全站推等核心产品)、新享&托管(权益&广告联合营销)等的广告主投放效果优化、广告产技能力创新和客户增长。我们通过挖掘广告主多元需求(定义问题)、升级智能投放能力提升投放效果、带动广告预算增长。为分好蛋糕,我们还设计合理广告机制,用“上帝之手”激励广告生态参与方,朝着广告平台的目标方向达成好的博弈均衡。 技术上,我们用AI Agents对各生态参与方做深度优化,包括基于大模型、生成算法、强化学习的出价Agent、基于最优融合的搜推广多目标优化的平均Agent、基于大模型的广告营销Copilot等。 超大业务体量和丰富商业场景,使得我们在大模型、生成式模型、强化学习、深度学习、机制设计等领域有大量发挥空间和试错机会。同时在业务上的超一线站位,提供了大量参与业务顶层设计的机会,让我们在“挖掘有价值&有挑战新问题、驱动产品技术创新等”方面有得天独厚优势 负责的事情 预估模型:利用深度模型&生成式&大模型,进行销量建模并实现周期成交量的精准预测。并通过Uplift建模红包&广告的增量效果。 权益与广告的智能调控:实时动态调整消费者红包权益的面额与付费广告流量预算,精准匹配目标人群,最大化释放商品的成交潜力,助力生意规模的强力跃升。 叠加红包的广告出价:结合红包权益增量成交与成本,优化广告出价算法。 红包的全域智能发放:运用因果推断、Uplift建模等算法,实现红包的智能精准发放。 智能Agents:建设选品、推荐、诊断等营销Agents。 岗位职责 ● 利用深度学习、强化学习、因果推断等技术对核心算法(如成效预估、智能调控、广告出价、权益发放、智能agents等)进行极致优化,不断提升托管交付能力、商家效果、消费者体验。 ● 利用策略和模型等算法,从选品、留存、商家分层优化、产品机制、经营诊断等全链路优化,并持续改进新品/新客/全域托管产品,助力业务快速成长。 ● 从投放体验和健康生态、长期可持续的广告业务等方面,探索新的商业化变现技术和商业产品设计,提出行业创新性解决方案,推动商业化算法变革

更新于 2026-01-11北京
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社招2年以上北京分部

1、负责团队腾讯/快手等主流信息流广告销售工作,根据团队目标,制定销售策略及计划,带领团队完成销售目标; 2、负责对团队内销售进行培训和指导,提高团队整体业务能力; 3、负责团队搭建、确保团队整体健康性及积极性,提升团队整体效能; 4、负责团队内部培训、行业方向引导、内部培养、绩效激励等工作; 5、家居家装、本地生活、生活美容、消费医疗、旅游、政务、招商加盟、商务服务等行业资源者优先; 6、收集市场信息,及时准确掌握行业动态,把握销售方向,挖掘并识别潜在商机。

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