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基于大模型的广告算法研究与应用-阿里星/T-Star
基于大模型的广告算法研究与应用-阿里星/T-Star
发布于 22 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公算法优化工程师
算法优化工程师
Pytorch
Tensorflow
多模态
大模型
广告算法
搜索推荐
机器学习
自然语言处理
值不值得投
83综合评分
综合评分 83
前沿大模型广告算法研究，高成长性，薪资偏高，工作生活平衡一般。
从起薪待遇、成长路径、工作节奏和岗位方向综合评估，方便比较职业起点。
薪资怎么样
3.5万
比算法优化工程师中位数高
发布情况
新岗位 · 昨天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
约 2790 个在招 · 其中算法优化工程师 约 110 个
市场机会
选择面较广
杭州 · 算法优化工程师 · 约 120 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位专注于基于大模型的广告算法研究与应用，涵盖生成式模型、Agent技术、多模态内容理解等前沿方向，旨在优化电商搜索与推荐系统的性能与商业价值
你需要参与算法设计、实验验证，并与工程团队协作将技术方案落地到实际业务中
最低要求
计算机科学/人工智能/机器学习等相关领域的硕士或博士，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
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
对AI技术充满好奇心，主动关注大模型、搜推广系统、NLP、强化学习等领域前沿进展
在顶级会议或高水平期刊发表过论文，或有复现前沿论文的经验者优先
具备较强的问题拆解能力，能通过数据分析定位业务痛点并提出创新思路
良好的沟通能力，能与工程师、产品经理高效协作，将技术方案转化为业务价值
对电商场景有基本认知，愿意深入理解用户需求与商业逻辑
工作职责
● 基于生成式模型和大模型的出价算法研究与应用
● 基于大模型和Agent技术的广告投放优化算法研究与应用
● 多模态大模型、内容理解与广告模型算法的结合相关研究
● 基于LLM的搜索＆推荐&预估模型研究
● 融合价值最优的Listwise序列生成算法、拍卖机制研究
● LLM技术在搜索语义相关性中的研究与应用
● 基于生成式模型的用户行为建模
● 面向高算力性价比与高精度的大模型Scale up生成式大模型架构设计
● 大模型+运筹优化求解百亿级规模流量分配问题
● 跨场景（站内、外）全域数据建模算法研究与应用
● 商品托管算法研究与应用
● 淘系搜推广联合机制设计研究
优先资格
有大模型训练/微调经验（如Llama、GPT、多模态模型）或搜推广算法相关项目经历
有海量数据处理经验或者大厂实习经验
在算法竞赛中获得优异成绩（ACM-ICPC/挑战赛TOP10等）或者顶会论文发表
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 从事大模型等前沿技术研究，技术含量高
- 阿里巴巴平台资源丰富，数据规模庞大
- 校招项目提供系统化培养和成长机会
- 研究课题难度大，需持续跟踪学术前沿
- 竞争激烈，对学术与实践能力要求高
- 适合计算机/AI相关专业的高学历应届生，对算法研究有热情，具备扎实编程与数学基础，愿意深入电商业务
缺点 / 挑战
- 业务场景复杂，算法落地面临工程挑战
角色解读
- 可成长为高级算法专家，深耕前沿研究
- 向技术负责人或架构师发展，主导大型系统
- 有机会参与跨领域创新，推动AI商业化
- 研究基于大模型的广告算法，如出价优化和投放策略
- 设计多模态内容理解模型，提升广告相关性与效果
- 与工程团队协作，将算法方案落地到电商搜索推荐系统
- 精通Python编程及PyTorch/TensorFlow框架
- 熟悉机器学习理论、大模型训练与微调技术
- 具备算法竞赛或顶会论文发表经历
- 良好的问题拆解与跨团队沟通能力
申请策略
- 针对阿里星/T-Star校招项目投递，展示对电商AI应用的理解
- 面试前研究阿里巴巴的广告产品、技术博客及行业动态
- 突出硕士/博士期间的论文和研究成果，尤其是机器学习或大模型相关
- 展示算法竞赛成绩（如Kaggle/天池）或开源项目贡献
- 强调与广告、搜索、推荐系统相关的项目或实习经历
- 深入学习大模型技术（如LLM微调、多模态模型）
- 参与算法竞赛或复现前沿论文，提升实战能力
- 了解电商行业背景及搜推广系统基础知识
面试指南
- 采用STAR法则描述项目经验：情境、任务、行动、结果
- 从问题定义、方法设计、实验分析等结构化回答技术问题
- 结合业务目标（如提升CTR、ROI）分析技术选型与权衡
- 如何设计一个基于大模型的广告出价算法？
- 如何处理高维稀疏数据下的用户行为建模？
- 请介绍一个你参与过的机器学习项目及其挑战
- 如何评估大模型在广告场景中的效果？
- 你对广告搜索推荐系统有哪些优化思路？
职位点评
薪资福利85
成长发展95
工作生活60
使命价值80
薪资福利
85较高
该职位作为校招岗位，薪资预计在市场中上水平，能提供较好的经济回报和稳定性。
薪资信号偏高 (2.5千–4.5万/月)
成长发展
95较高
职位涉及大模型、广告算法等前沿技术，成长空间大，公司提供项目实践与培训机会。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈大模型、PyTorch、TensorFlow、机器学习、广告算法
业务类型profit_center
工作生活
60中等
办公模式未明确，但互联网公司通常工作节奏较快，可能对工作生活平衡有一定影响。
工作模式未明确
办公地点科技园/产业园
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
80较高
从事电商广告算法优化，直接影响用户体验与商业效益，具有实际应用价值和社会影响力。
行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
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