岗位描述
岗位描述
淘宝 AI 搜团队负责淘宝搜索的智能化方向,将大模型与 Agent 能力应用于搜索及购物决策,服务海量用户。
本岗位为研究型实习,面向大模型 Agent、用户理解与长程决策等方向。实习生将在真实电商搜索场景中参与算法研究与实验,成果用于淘宝 AI 搜相关能力建设,并鼓励沉淀为高水平学术论文。
岗位职责:
1. 调研大模型 Agent、工具学习、长程推理及用户建模等方向的前沿进展,结合电商搜索与购物决策场景明确研究问题。
2. 参与购物决策 Agent 的系统设计、数据构建与实验评估,覆盖多步检索与工具调用、上下文建模、决策质量评测等关键环节。
3. 基于大规模用户行为数据,研究高置信决策轨迹的构建方法,支撑模型训练与评测。
4. 探索研究成果向搜索主链路的迁移路径,形成可复用的算法方案。
5. 撰写技术报告与学术论文,目标投稿 NeurIPS、ICLR 等机器学习、自然语言处理领域国际会议。
岗位要求
- 计算机科学、人工智能、电子信息等相关专业硕士或博士在读,优秀本科生亦可。
- 具备机器学习、自然语言处理或信息检索的扎实基础,熟悉大语言模型基本原理及常用训练、推理流程。
- 熟练使用 Python 及 PyTorch 等深度学习框架,熟悉常用算法的实现与底层原理,能够独立完成实验设计、模型训练与结果分析;同时能熟练使用 AI 辅助编程工具,在理解原理的基础上高效完成算法实现。
- 具备 Agent、检索增强生成(RAG)、强化学习或用户建模等相关研究或项目经验者优先;在 NeurIPS、ICLR、ACL、EMNLP、KDD、SIGIR 等会议或期刊发表论文者优先。
- 逻辑清晰,具备良好的沟通协作能力与英文读写能力,对将前沿方法应用于大规模工业场景有稳定兴趣。
可连续实习 4 个月及以上。