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淘宝闪购-高级物流AI应用算法专家-北京/上海
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发布于 1 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公算法工程师
算法工程师
Llm后训练
仿真系统
强化学习
深度学习
物流算法
路径规划
值不值得投
76综合评分
综合评分 76
顶尖技术栈、高薪回报、高压环境、强业务导向
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
11.5万
比算法工程师中位数高
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 4820 个在招 · 其中算法工程师 3 个
市场机会
选择适中
北京 · 算法工程师 · 25 个在招
职位详情
关于这个职位
负责淘宝闪购物流场景下的AI算法研发与优化，涵盖供需预测、路径规划及骑手行为建模
需运用LLM后训练、Agent、强化学习等前沿技术构建One-Model，并搭建高精度仿真系统以赋能业务提效降本
最低要求
研究生及以上学历
具备LLM后训练、Agent业务应用、强化学习、深度学习技术背景，算法模型基础扎实
熟悉Python，掌握Java或C++其一，具备良好的算法工程实现能力
对即时物流业务场景感兴趣，愿意主动了解、深挖业务
思维严谨、逻辑清晰，具有较强的分析问题、抽象建模与解决问题的能力
有耐心，沟通好，代码洁癖，脚踏实地
工作职责
参与淘宝闪购物流基础策略算法的开发及AI应用，包括不限于：供需预测、活动弹性预估、多单取送顺序路径规划、ETA模型、骑手轨迹预测等基础模型迭代
运用先进技术，包括不限于LLM后训练、Agent、VLA、Transformer、强化学习/模仿学习、diffusion生成式模型等新技术，围绕骑手、商户、用户进行行为进行建模，围绕骑手出勤完单、骑手接抢单、骑手取送顺序、空载轨迹等方面进行骑手one-model搭建，并不断优化推理耗时问题
搭建业内调度域Top级仿真系统，不断优化物流仿真系统精度，深入了解业务和测算场景，提升系统易用性扩大业务影响面，赋能物流技术和业务发展，提效降本
通过挖掘和精细化处理地理特征、骑手行为特征，骑手、用户画像embedding，持续迭代和提升模型精度，尤其是在恶劣天气、节假日等长尾场景
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 高并发实时性要求极高，需处理长尾场景（如恶劣天气），工作强度大，竞争激烈
- 追求技术极致、抗压能力强、对即时物流业务有浓厚兴趣的高级算法专家
缺点 / 挑战
- 接触业界最前沿的LLM与Agent技术在物流场景的落地，数据规模巨大，技术挑战性强
角色解读
- 可向首席科学家、技术总监方向发展，或在即时物流AI领域成为行业权威专家
- 负责淘宝闪购物流场景下的核心AI算法研发，包括供需预测、路径规划和骑手行为建模
- 精通LLM后训练、Agent、强化学习及深度学习框架，具备扎实的Python/C++工程落地能力
申请策略
- 准备详细的项目复盘，展示如何解决实际业务痛点，体现对物流业务的深度思考
- 突出LLM微调、强化学习在复杂决策系统中的实际应用案例，强调模型精度提升与推理优化的量化成果
- 深化对大模型架构的理解，提升在大规模分布式系统下的算法部署与优化能力
面试指南
- 使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）结构化回答，重点突出技术选型的理由、遇到的瓶颈及突破方法、最终带来的业务价值
- 请详细介绍你在使用LLM进行后训练时的具体挑战和解决方案
- 如何在保证精度的前提下优化Agent模型的推理耗时？
- 针对即时物流中的长尾场景（如暴雨天），你的模型是如何处理的？
- 请描述一个你搭建的高精度仿真系统的架构及其优势
- 复习Transformer、RLHF等核心算法原理，准备1-2个深度项目案例，了解阿里物流最新的技术动态
职位点评
薪资福利85
成长发展95
工作生活40
使命价值70
薪资福利
85较高
作为上市巨头的高级专家岗，薪资包极具竞争力，通常包含高额现金、股票及完善福利，满足程度高。
薪资信号未披露（AI估算：8.0千–15.0万/月）
成长发展
95较高
职位涉及LLM、Agent等最前沿技术，且应用于大规模真实业务场景，技术成长空间极大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈LLM、Agent、VLA、Transformer、强化学习、Diffusion、Python、Java、C++
业务类型profit_center
工作生活
40较低
互联网大厂核心研发岗，通常伴随高强度工作和加班文化，WLB相对较差。
工作模式未明确
办公地点市区核心地段
加班情况JD含高强度暗示词
使命价值
70中等
通过技术手段提升物流效率、降低社会成本，具有一定的社会价值和行业影响力。
行业发展稳定成熟行业
社会影响正向社会影响力较高
创新程度积极采用新技术
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