算法实习生

各位26届的小伙伴看过来！想要在工业界玩转生成式算法（Diffusion/Transformer）吗？想探究决策大模型的 Scaling Law 吗？阿里妈妈决策智能团队带着诚意满满的 HC 来啦！🚀 团队简介：我们是谁？我们是 阿里妈妈-决策智能算法团队。这里不只是写业务代码，更是决策智能技术的前沿阵地！学术大牛云集：深耕 NeurIPS、KDD、WWW 等顶会。硬核成果外溢：2024 年我们在 NeurIPS 举办了比赛、发了 Benchmark、还开源了大模型项目。未来感十足：我们坚信 Generative AI + Decision Making 是下一个风口，带你构建出价决策领域的 Foundation Model！💡 为什么选我们？（划重点！）100% 转正率：过去几年，本团队实习生转正 offer 发放率 100%！入职即稳。技术深度：接触最真实的大规模博弈场景，享受阿里级算力 & 数据支持。顶会入场券：1对1专家指导，支持并鼓励合作发表顶刊、顶会。校招绿通：表现优异者直接进入校招人才计划（阿里的核心人才池）。薪资给力：提供非常具有竞争力的实习报酬。🎯 招聘岗位：广告算法实习生（决策智能方向）你需要做：用 Diffusion/Transformer 迭代广告决策模型。探索博弈场景下的 Scaling Law，打造通用决策模型。我们希望你：毕业时间：2025年11月 - 2026年7月（博士或优秀硕士）。专业背景：计算机、AI、自动化、数理类专业。加分项：有顶会一作、开源项目 100+ Star 或竞赛大奖（有这些请务必在简历里加粗！）。📚 代表作剧透（我们的技术肌肉）：- NeurIPS 2024: AuctionNet: A Novel Benchmark for Decision-Making in Large-Scale Games- KDD 2024: AIGB: Generative Auto-bidding via Conditional Diffusion Modeling- WWW 2024: Trajectory-wise Iterative Reinforcement Learning Framework for Auto-bidding- NeurIPS Competition 2024：Auto-Bidding in Large-Scale Auctions: Learning Decision-Making in Uncertain and Competitive Games- CIKM 2023: MEBS: Multi-task End-to-end Bid Shading for Multi-slot Display Advertising- WSDM 2022: A Cooperative-Competitive Multi-Agent Framework for Auto-bidding in Online Advertising📧 投递方式（简历直达主管）邮箱：zhangzhilin.pt@alibaba-inc.com评论区留言【已投递+学校】可帮忙优先跟进进度！ 大家有关于团队、面试流程的问题也欢迎在评论区交流，知无不言！👇阿里巴巴校招 26届实习 强化学习 #大模型