阿里巴巴
算法工程师-生成式方向
算法工程师-生成式方向
发布于 大约 8 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
Diffusion
分布式训练
多模态
强化学习
推荐系统
模型量化
生成式模型
值不值得投
75综合评分
综合评分 75
前沿生成式AI技术，大平台高薪资，但工作强度可能较大。
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 2090 个在招 · 其中算法优化工程师 75 个
市场机会
选择面较广
杭州 · 算法优化工程师 · 70 个在招
职位详情
关于这个职位
作为阿里巴巴的算法工程师（生成式方向），你将专注于生成式技术在搜索、推荐和营销场景的应用，负责设计并实现OneRec/OneSearch等生成式架构，覆盖千万级DAU的个性化服务
你将参与端到端内容生成、Decoder Only架构优化、强化学习奖励系统设计等前沿项目，并构建多模态用户行为建模系统，推动搜索排序技术的创新
该职位要求硕士及以上学历，精通Transformer、Diffusion等生成架构，具备大规模分布式训练经验，适合在生成式AI领域有深厚积累的算法专家
最低要求
计算机、人工智能、应用数学等相关专业硕士及以上学历，在生成式模型领域有深入研究，发表过顶会论文者优先
精通Transformer、Diffusion等生成架构，熟悉RQ-VAE等表征增强技术
熟练掌握强化学习框架(如Verl)，能设计偏好感知奖励系统，优化多目标排序问题，参与过生成式、强化学习相关项目实践的优先
具备大参数模型调优能力，了解混合精度训练、模型量化等优化技术，有大规模分布式训练经验
工作职责
负责生成式搜推、营销等算法工作，包括但不局限于OneRec/OneSearch类的生成式架构的设计与实现，覆盖千万级DAU的个性化场景
负责生成式相关技术项目，包括端到端内容生成、Decoder Only架构优化、强化学习奖励系统设计等创新模块，显著提升计算效率与推荐质量
构建多模态用户行为建模系统，将短期搜索点击行为与长期购买偏好融合，打造具备语义理解能力的用户标识(UID)体系
探索生成式技术在搜索排序中的应用，开发层次量化编码技术，解决商品、时空、交易等信息结构化难题
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 阿里巴巴平台大，数据资源丰富，能接触千万级DAU的真实场景
- 生成式AI是当前技术前沿，技能积累价值高
- 团队可能涉及核心搜索推荐业务，影响力大
- 技术难度高，需要持续学习最新生成式模型和强化学习技术
- 工作强度可能较大，需要应对大规模系统的复杂性和性能要求
- 竞争激烈，需要不断产出创新成果
缺点 / 挑战
- 适合在生成式AI领域有深厚积累，热爱技术挑战，希望在大型互联网平台实现技术价值的算法工程师
角色解读
- 从算法工程师晋升为高级算法专家，负责核心生成式架构的设计
- 向技术管理方向发展，带领团队进行生成式AI在电商领域的应用
- 成为生成式AI领域的专家，推动行业技术创新
- 设计和实现生成式推荐架构，如OneRec/OneSearch，应用于千万级DAU的个性化场景
- 优化生成式模型，包括端到端内容生成、Decoder Only架构和强化学习奖励系统
- 构建多模态用户行为建模系统，融合短期点击和长期购买偏好，形成语义UID
- 探索生成式技术在搜索排序中的应用，开发层次量化编码技术
- 精通Transformer、Diffusion等生成架构，熟悉RQ-VAE等表征增强技术
- 熟练掌握强化学习框架（如Verl），能设计偏好感知奖励系统
- 具备大参数模型调优能力，了解混合精度训练、模型量化
- 有大规模分布式训练经验
申请策略
- 了解阿里巴巴的搜索推荐业务，准备相关案例
- 关注阿里巴巴技术博客，了解其技术栈
- 突出生成式模型项目经验，如使用Transformer、Diffusion等
- 强调强化学习项目实践，特别是奖励系统设计
- 展示大规模分布式训练经验，如使用Verl等框架
- 如有顶会论文，务必列出
- 深入学习最新生成式模型，如Diffusion、RQ-VAE
- 熟悉强化学习框架Verl，并实践偏好感知奖励系统
面试指南
- 使用STAR法则描述项目经验，突出个人贡献和结果
- 结合具体技术细节，展示深度理解
- 强调与阿里巴巴业务场景的结合
- 请详细描述你参与过的生成式模型项目，如何优化性能？
- 如何设计一个偏好感知的强化学习奖励系统？
- 在分布式训练中，你如何处理模型并行和数据并行？
- 如何将生成式技术应用于搜索排序？
- 你如何评估生成式推荐系统的效果？
职位点评
薪资福利80
成长发展90
工作生活50
使命价值70
薪资福利
80较高
阿里巴巴作为上市巨头，薪资水平具有竞争力，但JD未明确具体薪资和福利。
薪资信号未披露（AI估算：40K-70K/月）
成长发展
90较高
岗位涉及生成式AI前沿技术，有大量创新机会，但JD未提及晋升或培训。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Transformer、Diffusion、RQ-VAE、Verl、强化学习、多模态、分布式训练
业务类型profit_center
工作生活
50较低
JD未提及办公模式，但阿里巴巴通常要求现场办公，工作强度可能较大。
工作模式未明确
办公地点未明确
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
70中等
阿里巴巴在电商和AI领域有影响力，但JD未提及社会价值或使命。
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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