阿里巴巴淘天算法技术-高级算法专家（相关性）-杭州/北京
任职要求
1. 计算机科学、人工智能、机器学习、应用数学或相关领域的硕士或博士学位。 2. 至少5年以上的自然语言处理或语言模型或机器学习领域工作经验，具备扎实的理论功底和实践能力。 3. 精通Python、Java或Scala等编程语言，熟悉TensorFlow、PyTorch等机器…
工作职责
淘宝文本搜索算法团队是淘天集团内专注于创新和优化搜索技术的核心团队。我们的任务是通过持续研发高效、精准的搜索算法，以提升用户的在线购物体验和满意度，进而推动电商平台的商业成功。这一关键角色中，您将参与淘宝搜索功能的核心算法研究，特别是专注于搜索相关性领域。该职位要求深入理解搜索引擎的工作原理，在深度语义相关性模型、大语言模型、多模态技术等方面有突出的贡献。作为团队的核心成员，您将不仅要在您的直接工作领域推动技术突破，还要与其他方向的团队（包括召回、排序、机制等）进行全链路联动，共同推进搜索算法的整体优化。 工作职责： 1. 设计和优化淘宝主搜的搜索相关性算法，包括但不限于文本相关性大模型、多模态相关性大模型、多模态商品理解等等。 2. 通过数据飞轮、知识库建设、数据挖掘、标注任务迭代等持续提高数据质量，积累电商域的知识数据资产。 3. 深入理解电商搜索用户需求， 建立和完善搜索体验分析方法论，以指导模型的迭代和优化。 4. 密切关注并引入最新的LLM、MLLM、NLP和机器学习技术，将其应用于搜索相关性的提升，并在此基础上进行创新。 5. 与召回算法、排序算法、机制等其他团队紧密合作，对搜索算法全链路多阶段漏斗进行研究和分析，并参与搜索框架的设计工作，实现全链路的优化和协同。 6. 拓展和指导团队的技术视野，提出并推动解决搜索相关性的新思路和方法。
1. 具身智能大模型研究与优化 (1) 研究和构建具身智能大模型（Embodied Foundation Models）与机器人大脑。 (2) 探索语言、视觉、动作等多模态融合机制（VLM / VLA / VLA-Agent）。 (3) 优化模型的长时记忆、推理能力与可泛化性。 2. 机器人智能算法研发 (1) 设计和实现机器人多模态感知、导航、操作、交互等核心算法模块。 (2) 推进大模型驱动的机器人任务规划与决策。 (3) 基于模拟器与真实世界数据，进行大规模对齐与强化学习（Sim2Real, RLHF, Imitation Learning）。 3. 系统落地与协同研发 (1) 与硬件与系统团队协作，推动模型算法在真实机器人平台上的部署与性能调优。 (2) 支撑具身智能大模型的云端训练体系、数据闭环与MLOps工程。 (3) 发表高水平论文或申请相关专利，推动业界与学界前沿研究。
1. 具身智能大模型研究与优化 (1) 研究和构建具身智能大模型（Embodied Foundation Models）与机器人大脑。 (2) 探索语言、视觉、动作等多模态融合机制（VLM / VLA / VLA-Agent）。 (3) 优化模型的长时记忆、推理能力与可泛化性。 2. 机器人智能算法研发 (1) 设计和实现机器人多模态感知、导航、操作、交互等核心算法模块。 (2) 推进大模型驱动的机器人任务规划与决策。 (3) 基于模拟器与真实世界数据，进行大规模对齐与强化学习（Sim2Real, RLHF, Imitation Learning）。 3. 系统落地与协同研发 (1) 与硬件与系统团队协作，推动模型算法在真实机器人平台上的部署与性能调优。 (2) 支撑具身智能大模型的云端训练体系、数据闭环与MLOps工程。 (3) 发表高水平论文或申请相关专利，推动业界与学界前沿研究。
1. 战略规划与技术探索 • 制定盒马供应链算法的中长期技术路线图，主导深度时序模型、时空图神经网络、时序大模型等前沿技术在零售供应链场景的落地与突破。 • 洞察全球零售与供应链科技趋势，构建行业领先的"预测 - 决策 - 执行"一体化智能大脑，确立盒马在生鲜新零售领域的算法护城河。 • 攻克长周期预测、节假日预测、新品/新店预测、极端天气、复杂营销活动、突发事件下的鲁棒性预测等行业级难题。 2. 业务闭环与价值交付 • 统筹供应链算法体系，打通从需求感知（销量/单量/GMV预测）到智能决策（自动选品、自动订货、库存优化、出清策略）再到履约执行（仓网规划、生产计划、陈列优化）的业务闭环。 • 深入理解盒马多业态（盒马鲜生、前置仓、超盒算等）复杂的业务逻辑，将模糊的业务痛点转化为可量化的算法目标，通过运筹优化、机器学习、大模型深度融合，显著降低损耗、提升加权有货率、提高各环节人员作业效率。 • 主导新品全生命周期管理算法体系建设，利用大模型赋能自动化选品与汰换，实现“以少胜多”的商品力提升。 3. 团队管理与人才培养（团队管理） • 负责供应链算法团队的整体建设，包括人才梯队搭建、核心技术攻关指导及绩效管理体系设计。 • 培养兼具算法深度与业务广度的复合型人才，营造崇尚技术、追求极致、结果导向的团队文化。 • 协调跨部门资源（产研、运营、采购、物流），推动算法方案在业务侧的高效落地与规模化推广。
1.负责打造面向办公、HR、财务、法务等专业场景的高阶智能Agent。设计并实现Agent架构，并构建企业级统一Agent意图识别能力，解决跨系统、跨部门的复杂办公协同任务，提升业务自动化率。 2.针对办公场景的严肃性与专业性，构建全面且专业的评测框架与数据集。与通义大模型团队保持紧密协同，定义办公领域模型的能力边界，通过Harness Engineering等手段驱动模型定向进化。 3.针对办公场景中海量的非结构化工单，建立完善的语义理解与结构化抽取机制。实现工单意图与模型插件能力的高效协同，将碎片化的用户需求转化为精准的可执行任务。 4.联动产品、工程及业务团队，将AI能力深度植入真实的办公链路。负责从算法原型到大规模上线的全过程，通过技术突破解决实际业务痛点，拿到显著的业务效能提升结果。