阿里巴巴算法工程师-搜索广告大模型应用方向(T-Star Lab日常实习)
实习兼职阿里巴巴日常实习生地点：北京 | 杭州状态：招聘
任职要求
1. 技术基础扎实 a. 硕士及以上学历，2026年11月1日以后毕业，计算机科学/人工智能/机器学习等相关专业，能连续实习3个月及以上； b. 具备扎实的编程基础（Python/C++/Java），熟悉常用算法与数据结构，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； c. 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； d.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。 2. 潜力与热情 a. 对AI技术充满好奇心，主动关注大模型…
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工作职责
在这里，你将接触业界顶尖的算法团队和超大规模的技术应用，从事用大模型重新定义搜推广技术的前沿工作，以及有机会提前获得秋招直通T-Star的正式Offer。 岗位课题： 1.基于大模型范式的预估模型研究 2.基于生成式模型的通用用户终身行为建模方案研究 3.面向搜索、推荐和广告场景，端到端的召回和预估联合建模方案研究 4.基于多模态语义信息重塑商品ID体系的方案研究 课题背景： 在大模型时代，我们是否有机会去革新搜推广模型和架构是本课题研究的核心。 成长资源： 1.基础设施-集团对AI的重视和对AI包括算力在内的大力投入，结合团队已有的成熟的研发基础设施和充足的算力，可以支持T-Star进行大胆、高效的技术创新； 2.经验传承-业界大牛担任导师传帮带，手把手帮助T-Star同学在技术和业务上快速升级能力和认知； 3.创新环境-丰富的业务落地环境，大量的开放性课题对接真实商业需求，可以进行短、中、长周期的技术创新。
包括英文材料
学历+
机器学习+
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Learn about machine learning and AI with this comprehensive 11-hour course from @LunarTech_ai.
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Learn Machine Learning in a way that is accessible to absolute beginners.
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Learn the theory and practical application of machine learning concepts in this comprehensive course for beginners.
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Learn about all the most important concepts and terms related to machine learning and AI.
Python+
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中文，免费，零起点，完整示例，基于最新的Python 3版本。
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a free interactive Python tutorial for people who want to learn Python, fast.
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Master Python from scratch 🚀 No fluff—just clear, practical coding skills to kickstart your journey!
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This course will give you a full introduction into all of the core concepts in python.
C+++
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LearnCpp.com is a free website devoted to teaching you how to program in modern C++.
https://www.youtube.com/watch?v=ZzaPdXTrSb8
Java+
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Master Java – a must-have language for software development, Android apps, and more! ☕️ This beginner-friendly course takes you from basics to real coding skills.
算法+
https://roadmap.sh/datastructures-and-algorithms
Step by step guide to learn Data Structures and Algorithms in 2025
https://www.hellointerview.com/learn/code
A visual guide to the most important patterns and approaches for the coding interview.
https://www.w3schools.com/dsa/
数据结构+
https://www.youtube.com/watch?v=8hly31xKli0
In this course you will learn about algorithms and data structures, two of the fundamental topics in computer science.
https://www.youtube.com/watch?v=B31LgI4Y4DQ
Learn about data structures in this comprehensive course. We will be implementing these data structures in C or C++.
https://www.youtube.com/watch?v=CBYHwZcbD-s
Data Structures and Algorithms full course tutorial java
NLP+
https://www.youtube.com/watch?v=fNxaJsNG3-s&list=PLQY2H8rRoyvzDbLUZkbudP-MFQZwNmU4S
Welcome to Zero to Hero for Natural Language Processing using TensorFlow!
https://www.youtube.com/watch?v=R-AG4-qZs1A&list=PLeo1K3hjS3uuvuAXhYjV2lMEShq2UYSwX
Natural Language Processing tutorial for beginners series in Python.
https://www.youtube.com/watch?v=rmVRLeJRkl4&list=PLoROMvodv4rMFqRtEuo6SGjY4XbRIVRd4
The foundations of the effective modern methods for deep learning applied to NLP.
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社招5年以上腾讯广告技术
1.负责搜索广告前沿技术探索，基于 LLM 重塑引擎链路，持续提升用户意图理解，以及精准的需求匹配； 2.生成式召排，打破 MCA 级联链路范式，往端到端推荐链路演进； 3.相关性模型，通过大模型持续预训练、强化微调及多模态理解技术，提升搜索词与广告的匹配精度，优化用户搜索体验； 4.深度语义理解排序，传统人工语义特征，升级到大模型理解的 token 范式； 5.积极跟进AI学术界和业界的最新动态，优化内部技术方案，不断推进广告算法设计升级。
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社招1年以上
1.负责搜索广告场景的算法优化工作，包括召回、粗排等投放漏斗的模型优化； 2.利用大规模机器学习算法对用户兴趣建模和商品表征学习，提升超大规模广告的召回效率； 3.利用NLP、CV等技术研究多模态大模型和大语言模型在搜索广告中的应用与创新； 4.深入理解淘宝的业务特点，结合内容化等方向，挖掘算法驱动业务的增长点，并推动落地； 5.负责研究和推动用户冷启动&商品冷启动在搜索广告中的探索与应用。
更新于 2026-03-23北京
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