阿里巴巴-阿里云-研究型算法实习生招聘

在云服务器售卖场景中，用户购买选型时，地域、可用区、规格的组合有成千上万种，面临很大的使用门槛，很难快速、简单的选购到目标实例。业界的推荐如电商购物推荐、视频推荐等主要是to C场景，特征数据丰富，推荐结果的可选空间也相对较大。云计算更多是to B场景，样本数据集相对较小，且对结果的精准性、以及可解释性上要求更高，数据的稀疏性和非连续性也是一大挑战。与此同时，云服务器推荐需要考虑成本、体验、性能、容量、安全、稳定性等诸多维度，系统的算法建模会有更多新的挑战。 本项目希望基于云计算用户画像的深入分析，优化云服务器的在线推荐系统，实现用户全新的云服务器购买体验，带来更好的用户转化和资源交付效率提升。 随着LLM的发展，大模型融合推荐系统也充满令人欣喜的效果，本项目也将探索LLM+RecSys方向的新思路！

1. 熟悉常用机器学习、深度学习算法 ，对推荐系统、时序预测、资源调度、运筹优化、NLP、LLM等相关领域，具有一定的工程实现能力，掌握Java、Python等至少一门编程语言； 2. 具备良好的数理分析基础及经验，能使用SQL等语言分析处理复杂业务逻辑 3. 有实际成果并发表在国际顶级会议、期刊者优先，有在KDDCUP、ImageNet、MSCOCO、ICDAR等权威比赛中取得优异成绩者优先 4. 具备快速学习能力，较强的团队沟通和协作能力，较强的自我驱动能力 5. base地：杭州、北京 6. 毕业时间：26届及之后的毕业生