阿里巴巴
算法工程师-生成式推荐
算法工程师-生成式推荐
发布于 大约 9 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
Ai Infra
Llm
Rl
推荐系统
机器学习
深度学习
生成式模型
电商
值不值得投
76综合评分
综合评分 76
大厂高薪，前沿技术，成长空间大，但工作强度可能较高。
从薪资福利、成长空间、工作节奏和岗位方向综合评估，方便横向比较。
薪资怎么样
55K
与算法优化工程师中位数基本持平
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 1680 个在招 · 其中算法优化工程师 55 个
市场机会
选择面较广
杭州 · 算法优化工程师 · 51 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位负责在阿里巴巴电商场景下，利用大语言模型（LLM）和生成式技术优化推荐系统，提升人货匹配精准度
工作内容包括研究模态对齐、用户行为CoT、生成式推荐模型设计、以及模型在AI基础设施上的落地与优化
适合对推荐算法和前沿AI技术有深厚积累的研究型工程师
最低要求
具备复杂问题解决能力, 拥有优秀编码能力，扎实的数据结构和算法功底;
熟悉大规模机器学习/深度学习算法;
具有如搜索/推荐/广告等相关领域经验，时刻关注业内前沿技术;
对技术有热情，兼具务实且创新的精神，热衷于在实际工作中发现问题、验证问题、不断提出自己的想法和技术方案;
有良好的沟通表达能力, 具有团队精神, 有良好的团队协同能力;
工作职责
AI for Rec: 研究如何利用模态对齐、用户行为CoT等技术手段, 基于LLM的推理能力和世界知识提升对用户个性化偏好的刻画，赋能电商场景下的模型预估，实现更精准的人货匹配;
生成式推荐: 包括推荐领域下生成式模型相较于判别式模型的优劣对比，生成式训练范式设计、生成式模型结构优化、基于RL的排序目标对齐等方向，设计有scale-up能力的模型方案;
ai-infra下的模型落地: 负责大模型infra下的预估模型落地，包括更加算力友好的算法方案设计、训练加速、线上部署、链路优化、计算复杂度优化等，推动先进技术成果的规模化落地
优先资格
在顶会（SIGIR、SIGKDD、ICML、NIPS、WWW、AAAI、CIKM、ACL、RECSYS等）或期刊上发表过论文者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 团队技术氛围浓厚，有顶会论文发表机会
- 薪资福利优厚，股票激励等
- 工作强度大，可能需要加班
- 技术迭代快，需要持续学习
缺点 / 挑战
- 阿里巴巴平台大，数据丰富，业务场景复杂，技术挑战大
- 竞争激烈，绩效压力大
- 适合对推荐算法有深厚兴趣，喜欢挑战技术难题，追求技术卓越的工程师
角色解读
- 技术专家路线：在推荐算法领域深耕，成为技术带头人
- 管理路线：带领团队负责核心算法方向
- 跨领域发展：向AI Infra、大模型应用等方向拓展
- 研究并应用LLM和生成式模型提升推荐系统的精准度，包括模态对齐、用户行为CoT等技术
- 设计生成式推荐模型，优化训练范式和模型结构，探索基于RL的排序目标对齐
- 负责大模型在AI基础设施上的落地，包括训练加速、线上部署和链路优化
- 扎实的编码能力和数据结构算法功底，熟悉大规模机器学习/深度学习算法
- 有搜索、推荐或广告领域经验，关注前沿技术
- 具备复杂问题解决能力，有创新精神，良好的沟通和团队协作能力
申请策略
- 了解阿里巴巴电商业务和推荐场景
- 准备项目介绍时强调技术深度和业务影响
- 突出推荐系统相关项目经验，特别是生成式模型或LLM应用
- 强调顶会论文或竞赛成绩
- 展示复杂问题解决能力和工程落地能力
- 深入学习LLM和生成式模型原理
- 熟悉推荐系统前沿技术，如生成式推荐
- 提升工程能力，如分布式训练、模型部署
面试指南
- 结合项目经验，用STAR法则回答
- 展示对技术原理的深入理解，并联系实际业务
- 体现创新思维和工程落地能力
- 如何利用LLM提升推荐系统的个性化？
- 生成式推荐模型相比判别式模型的优缺点？
- 如何设计生成式推荐模型的训练范式？
- 如何优化大模型在推荐场景的推理性能？
- 介绍一个你解决过的复杂算法问题
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
阿里巴巴提供有竞争力的薪资和福利，但具体薪资未在JD中披露。
薪资信号未披露（AI估算：40K-70K/月）
成长发展
95较高
职位涉及前沿技术，有顶会论文机会，成长空间大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈LLM、生成式模型、RL、AI Infra
业务类型profit_center
工作生活
40较低
工作地点在北京或杭州，但未提及弹性工作，互联网大厂通常加班较多。
工作模式仅现场办公
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
70中等
电商推荐算法对业务有直接价值，但社会影响力一般。
行业发展稳定成熟行业
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
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