阿里巴巴研究型实习生-搜推智能产品-因果推断算法工程师
实习兼职阿里巴巴研究型实习生地点：北京 | 杭州状态：招聘
工作描述
任职要求 1. 自然语言处理、机器学习、数据挖掘、人工智能等相关专业的硕士生/博士生，实习时间可满一年； 2. 精通深度学习与Transformer架构，具备模型创新与底层开发能力； 3. 熟悉因果推断（如Uplift Model、PSM、Doubly Robust、Representation Learning for CATE）等方法优先，有实际项目经验优先； 4. 熟悉推荐系统、增长策略或在线营销场景者优先； 5. 具备优秀论文产出能力，有CCF-A类或顶级AI/ML会议（如KDD、ICML、NeurIPS、WWW）发表者，或在数学、ACM、天池等竞赛中…
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包括英文材料
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.
机器学习+
https://www.youtube.com/watch?v=0oyDqO8PjIg
Learn about machine learning and AI with this comprehensive 11-hour course from @LunarTech_ai.
https://www.youtube.com/watch?v=i_LwzRVP7bg
Learn Machine Learning in a way that is accessible to absolute beginners.
https://www.youtube.com/watch?v=NWONeJKn6kc
Learn the theory and practical application of machine learning concepts in this comprehensive course for beginners.
https://www.youtube.com/watch?v=PcbuKRNtCUc
Learn about all the most important concepts and terms related to machine learning and AI.
数据挖掘+
https://www.youtube.com/watch?v=-bSkREem8dM
Database vs Data Warehouse vs Data Lake
https://www.youtube.com/watch?v=7rs0i-9nOjo
深度学习+
https://d2l.ai/
Interactive deep learning book with code, math, and discussions.
Transformer+
https://huggingface.co/learn/llm-course/en/chapter1/4
Breaking down how Large Language Models work, visualizing how data flows through.
https://poloclub.github.io/transformer-explainer/
An interactive visualization tool showing you how transformer models work in large language models (LLM) like GPT.
https://www.youtube.com/watch?v=wjZofJX0v4M
Breaking down how Large Language Models work, visualizing how data flows through.
因果推断+
https://web.stanford.edu/~swager/causal_inf_book.pdf
How best to understand and characterize causality is an age-old question in philosophy.
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