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阿里妈妈-AI应用算法工程师-AI Data & Decision Intelligence
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发布于 2 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公AI算法
AI算法
Llm Agent
Sql
因果推断
大模型
广告算法
数据分析
机器学习
值不值得投
78综合评分
综合评分 78
顶尖大厂核心算法岗，聚焦AI前沿技术，技术成长空间极大，但工作强度可能较高
从薪资福利、成长发展、工作生活和使命价值四个维度综合评估，方便横向比较。
薪资怎么样
4.5万
比AI算法中位数高
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
约 4680 个在招 · 其中AI算法 24 个
市场机会
选择适中
杭州 · AI算法 · 21 个在招
职位详情
关于这个职位
依托阿里妈妈海量数据，探索AI Data Agent在营销分析与决策中的下一代应用形态
构建统一数据语义与业务上下文，让AI准确理解数据并生成有价值的洞察与策略建议
同时面向广告增量归因等核心问题，探索因果推断与Marketing World Model的前沿应用，推动营销智能从相关性预测走向因果理解与决策推演
最低要求
计算机、数学等理工专业硕士及以上学历，在机器学习、数据智能、大模型、因果推断等相关领域具有 1 年以上工作或研究经验
具备扎实的机器学习、数据分析与算法基础，熟练使用 Python、SQL，具有良好的建模、实验分析和工程实现能力
有大规模数据处理、复杂模型或 AI 系统工程实践经验
具备优秀的数据敏感性、业务理解和学习能力，能够从复杂业务问题中抽象关键算法问题，通过实验与数据验证假设，并推动算法能力在真实业务中落地
对 AI 前沿技术保持持续兴趣，乐于探索尚未成熟的问题，具备较强的自主学习、问题解决和协作能力
工作职责
依托阿里妈妈海量广告、消费者行为与商家经营数据，探索 AI Data Agent 在营销分析与决策中的下一代应用形态
构建统一的数据语义与业务上下文，让 AI 能够准确理解数据、可信回答复杂业务问题，并进一步发现关键变化与机会，形成有价值的洞察、诊断与策略建议，推动营销分析从数据查询走向 AI 驱动的智能分析与决策
面向广告增量归因与价值衡量等核心问题，探索因果推断与 Marketing World Model 在营销场景中的前沿应用
从大规模行为与经营数据中挖掘广告影响消费者决策和商业结果的真实规律，研究增量价值、因果机制、状态演化与反事实推演，推动营销智能从相关性预测走向因果理解与决策推演
优先资格
可选加分项：
a. 具备因果推断相关研究或实践经验，熟悉因果效应估计、反事实推断、实验设计、异质性效应估计等方法，或在序列建模、状态建模、World Model、强化学习等方向有研究或实践经验
有 Uplift、广告增量衡量、用户决策建模或策略优化经验者优先
b. 熟悉 LLM Agent、Agentic Analytics 或数据智能相关技术，在规划推理、工具执行、数据检索与分析、Agent 评测等方向有研究或实践经验
熟悉数据建模、指标体系、语义层或业务上下文构建，有 Data Agent、AI Search 等企业级智能分析实践者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 接触阿里妈妈海量真实业务数据与技术场景，技术栈前沿（LLM Agent、因果推断），平台资源丰富
- 需将前沿AI技术与复杂的商业营销场景结合，业务抽象难度大
- 对因果推断等深层理论要求高，竞争激烈
- 对AI前沿技术有热情，具备扎实数理基础和工程能力，希望在大厂核心业务线深耕算法技术的求职者
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 可向AI算法专家、首席科学家方向发展，或在营销智能化、因果推断垂直领域成为行业领军人物
- 负责构建AI Data Agent系统，利用大模型技术处理海量广告与用户行为数据，实现自动化的营销分析与决策支持
- 扎实的机器学习与数据分析基础，精通Python和SQL
- 熟悉因果推断、大模型应用（如Agent、World Model）及相关前沿算法
申请策略
- 准备展示如何将复杂业务问题转化为算法问题的思路，体现对营销领域数据的敏感度
- 突出机器学习项目经验，特别是涉及大规模数据处理、因果推断或大模型应用的案例
- 强调业务理解与算法落地的闭环能力
- 深入理解因果推断理论（如Uplift Modeling、反事实推断）
- 熟悉LLM Agent架构及Prompt Engineering、RAG等技术
面试指南
- 采用STAR法则（情境、任务、行动、结果）描述项目
- 重点阐述问题定义、方法选型依据、实验设计及最终业务价值
- 请介绍一个你使用因果推断解决实际业务问题的案例
- 如何构建基于LLM的Data Agent来处理非结构化数据？
- 在广告归因中，如何处理选择偏差和混淆变量？
- 请谈谈你对Marketing World Model的理解及其应用场景
- 复习因果推断经典算法与大模型最新进展
- 了解阿里妈妈广告生态基本逻辑
职位点评
薪资福利85
成长发展92
工作生活50
使命价值75
薪资福利
85较高
作为已上市的巨头企业，提供具有市场竞争力的薪酬包和完善的福利体系，满足补偿性动机。
薪资信号偏高 (3.0千–6.0万/月)
成长发展
92较高
职位聚焦AI Data Agent、因果推断、World Model等前沿技术领域，提供极高的技术成长空间和探索未成熟问题的机会。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈AI Data Agent、因果推断、Marketing World Model、LLM Agent、强化学习、Python、SQL
成长机会探索尚未成熟的问题、自主学习、前沿应用
业务类型profit_center
工作生活
50较低
大厂核心研发岗位通常工作强度较大，JD未提及弹性工作制或WLB保障，推测为常规高强度工作模式。
工作模式未明确
办公地点市区核心地段
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
75中等
通过AI技术提升营销效率与决策质量，推动行业智能化转型，具有一定的社会价值和技术使命感。
行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
创新程度开拓性创新（行业首创）
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