优先筛选简历,虾皮shopee春招官号置顶的内推码,帮查进度!内推七千人!十五天年假,研发岗大量缺人

虾皮2026春招首发内推来了!虾皮春招内推码开始,跟进帮查进度,先到先得,不卡双非,秋招挂了可以重新投
从校园大使到正式员工,已经帮助内推超7000人!靠谱内推可查进度!

内推通道:
最新内推码:NTA6tVc

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-大厂薪资,外企性质

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-每年15天年假

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-每年都有调薪机会

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这还不心动吗!26秋招内推正式开始!

2026春招招聘对象:
毕业时间在2025年9月1日至2026年8月31日之间(中国大陆院校以毕业证为准,港澳台及海外院校以学位证时间为准)

2026春招内推岗位:
研发类:
后端开发工程师
前端开发工程师
测试工程师
算法工程师 - AI方向
算法工程师 - 自然语言处理方向
算法工程师 - 计算机视觉方向
算法工程师 - 搜广推方向

产品经理 - 搜广推&内容方向
产品经理 - 联盟营销方向

大数据开发工程师
SRE(运维)工程师
业务安全策略工程师

base地:
深圳、北京、上海#校招##大厂##春招##后端#
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发布于 03-16 16:00 江西

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03-04 12:00
已编辑
海量HC,要求毕业时间 2026.11 ~ 2027.10欢迎找我内推校招,简历投递邮箱:**********岗位1: AI 算法工程师 - 电商场景 AI 应用开发【职位描述】:围绕真实电商核心场景,参与AI应用的系统化构建与优化,把AI变为业务增长引擎,具体工作包括:◦AI应用全生命周期演进: 深度参与业务问题建模、应用架构设计、上下文工程、训练数据构建、自动化评估体系、模型后训练优化等◦数据飞轮构建: 打造高质量数据生产链路,探索合成数据(Synthetic Data)与高效蒸馏技术方案,跑通“业务-模型-反馈”迭代闭环◦评测体系构建: 面向业务目标,设计完备的AI应用效果评估体系,构建自动化评估框架,建立离线评估与在线业务指标联动的量化评估能力◦强化学习与奖励机制设计: 构建可工程化的Reward体系与RL训练环境,提升模型在垂直业务场景中的可控性与泛化能力◦AI外部能力体系搭建: 实现AI应用所需的知识库(RAG)、长短期记忆系统(Memory)、工具调用、多Agent协作框架等◦多模态AI应用开发: 构建AI应用的多模态感知与推理能力,解决在UI自动化、视觉理解与审核、多模态会话等场景的落地应用问题【职位要求】:•学历学术背景, 计算机/人工智能/数学等相关专业硕士及以上学历,在 ACL/EMNLP/NAACL/NeurIPS/ICML/ICLR等顶级会议上发表论文者优先•AI应用构建能力, 掌握主流AI协议(MCP、Skills等)、记忆系统(Memory)、知识库(RAG),独立开发过具备一定影响力AI应用者优先•模型理解与优化, 熟悉Transformer和主流LLM模型架构,具备模型后训练优化(SFT/DPO/RL)能力,拥有Agentic RL训练实操经验者优先•AI-Native代码能力, 如臂使指的掌握至少一门编程语言,熟练驾驭AI Coding工具,能够通过Vibe Coding快速构建项目原型,有实际AI Coding项目落地经验者优先•工程与系统素养, 熟练掌握Git、命令行等研发工具,了解分布式系统、数据库、计算机组成,具备大规模数据处理能力者优先•极客精神: 对新技术有近乎本能的渴望,能够独立阅读论文/技术报告等并快速复现,快速主动尝试落地先进开源项目,对主流AI开源项目有贡献者优先。(备注:此岗位包含agent算法、后训练 LLM 算法、评测。)岗位2:AI 研发工程师 - 全栈化业务研发【职位描述】随着 AI 技术的发展,软件工程的范式正在发生根本性改变。在这支团队,我们不再使用“前端”、“后端”、“Java 开发”这样传统的职能来划分岗位。我们认为,未来的工程师不应只是把需求文档翻译成代码的执行者,而应该是端到端解决复杂问题的“系统构建者”。在这里,你的日常工作画面不再是接需求、写 CRUD 接口。你将直接面对真实的商业场景,用 AI 作为核心计算引擎,通过严谨的工程手段,让大模型在真实业务环境中稳定落地。你将获得一种全新的能力:跨越技术栈的边界,直接用智能技术为数亿消费者和千万商家创造看得见、摸得着的商业价值。我们是建设核心电商系统技术底座的团队,直接支撑淘宝天猫的商业运转效率。我们致力于通过智能的新方法不断优化消费者体验,并对商家的经营效率负责。我们追求智能技术的上限,将前沿的 AI 知识和澎湃的算力,转化为实实在在的生产力。我们期望成为世界一流的 AI 研究和应用团队,让科技进步真正造福万家灯火。为了支撑这种全新的工作模式,你将有机会主导从问题发现到智能规模化的完整闭环:1定义问题: 从复杂业务中抽象核心模型▪归因与建模:深入业务一线,通过数据挖掘和特征分析,完成现象归因。弄清楚“真正有价值的问题是什么”,并明确解决目标。▪架构设计:针对定义好的业务问题进行数学与逻辑建模,从零设计高度灵活的 AI 原生架构(AI-Native Architecture)。2收敛问题: 将 AI 的“不确定性”转化为工程的“确定性”▪环境构建:搭建能够让 AI 与现有系统、数据进行交互的运行环境。▪工程迭代:面对大模型带来的“无数种可能性”,你需要通过严谨的工程手段——包括调试、旁路测试、回测、自动化评测与仿真模拟,不断打磨和迭代 AI 解决问题的路径,将发散的可能性收敛为“几个最优、可落地的选项”。3内化能力: 实现智能的规模化复制▪经验沉淀:通过复盘与反思,提取成功解决问题的业务路径和技术经验。▪系统演进:将这些成功经验,以训练、系统架构优化、上下文工程等形式,深度内化为稳定、可复用的模型能力与系统底座,实现智能的规模化应用。【职位描述】1. 专业技能•对人工智能、计算机科学、大模型或数学有较深的认知和理解。•工程实践:具备优秀的代码能力,至少在一种主流编程语言(如 Java / Python / JS 等)上有深度的实践经验。•算法基础:在 CV(计算机视觉)或 NLP(自然语言处理)方向有扎实的理论基础。2. 核心素质•学习能力:具备快速啃透前沿论文(Paper)的能力,并能将理论知识转化为工程代码。•开放性与动手能力:拒绝纸上谈兵。有自己独立完成的小项目(开源项目或个人 Demo),展现极客精神。•好奇心与想象力:面对未知事物有独特的想法,具备敏锐的问题定义能力和坚韧的解决问题能力。•审美追求:技术亦有审美。我们看重你是否能提出打动人心、简洁优雅的好想法。•高能动性:具备强烈的自驱力,能够主动探索边界,而不是等待被分配任务。(备注:此岗位包含AI 业务研发、AI 工具研发、AI 数据研发、AI 前端、AI 测试、agent 开发等等。)
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