主分类：大模型与生成式算法研发
来源 JD 数据（旧分类保留，当前主分类见上方）
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"data_type": "ai_product_manager_jobs",
"job": {
"job_title": "日常实习生-业务技术-AI研发算法实习生",
"job_level": "实习",AI生成
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"department": "淘天集团",
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"work_mode": "未披露",AI生成
"job_category": "技术类"AI生成
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"company": {
"company_name": "淘天集团",
"company_industry": "电子商务",
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"company_website": "alibaba.com",
"company_description": "淘天集团的招聘业务覆盖淘宝、天猫等电商平台。"
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"language": "未披露",AI生成
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"responsibilities": "我们正在面向淘宝复杂工程技术体系，构建深度理解研发上下文的垂域大模型，打造具备\"架构师级\"洞察力的研发智能体。作为实习生，你将参与以下方向的研究与实践：\n1. 领域模型训练： 参与研发垂域大模型的数据构建与训练工作，包括研发数据的高质量组织与清洗、用户轨迹数据的迭代优化，以及持续预训练（CPT）、指令微调（SFT）、强化学习对齐（RL/RLHF）等训练流程。\n2. 理解与记忆能力研究： 参与探索如何让模型更好地理解、记忆和运用领域知识，提升模型在实际研发场景中的专业能力。\n3. 能力评估与迭代： 参与评测体系建设，协助评估模型在研发场景中的实际表现，分析bad case，推动数据和算法的持续优化。",
"requirements_text": "岗位要求：\n1. 计算机科学、人工智能、软件工程等相关专业，毕业时间在26年11月以后的硕博在校生。\n2. 具备扎实的NLP基础，有LLM大模型相关的研究或项目经验，熟悉预训练、SFT、RLHF等关键技术。\n3. 熟悉Python，熟练掌握PyTorch等深度学习框架。\n4. 具备良好的问题拆解和解决能力，强自驱力与团队协作精神，敢于探索新思路、新技术。\n加分项：\n1. 在相关领域顶会（如NeurIPS、ICML、ICLR、ACL、EMNLP、AAAI等）发表过一作论文。\n2. 理解软件研发全流程，有将AI技术应用于软件工程的经验，或具备知识图谱、知识工程背景。",
"skills": [AI生成
"Python",
"PyTorch",
"深度学习",
"知识图谱",
"团队协作",
"大语言模型"
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"fulltext": "日常实习生-业务技术-AI研发算法实习生\n日常实习生-业务技术-AI研发算法实习生\n\n基础信息\n毕业起止时间要求：2026-10-31 - 2029-10-30\n职位类别：技术类\n招聘项目：阿里巴巴日常实习生\n工作地点：杭州\n\n职位描述\n我们正在面向淘宝复杂工程技术体系，构建深度理解研发上下文的垂域大模型，打造具备\"架构师级\"洞察力的研发智能体。作为实习生，你将参与以下方向的研究与实践：\n1. 领域模型训练： 参与研发垂域大模型的数据构建与训练工作，包括研发数据的高质量组织与清洗、用户轨迹数据的迭代优化，以及持续预训练（CPT）、指令微调（SFT）、强化学习对齐（RL/RLHF）等训练流程。\n2. 理解与记忆能力研究： 参与探索如何让模型更好地理解、记忆和运用领域知识，提升模型在实际研发场景中的专业能力。\n3. 能力评估与迭代： 参与评测体系建设，协助评估模型在研发场景中的实际表现，分析bad case，推动数据和算法的持续优化。\n\n职位要求\n岗位要求：\n1. 计算机科学、人工智能、软件工程等相关专业，毕业时间在26年11月以后的硕博在校生。\n2. 具备扎实的NLP基础，有LLM大模型相关的研究或项目经验，熟悉预训练、SFT、RLHF等关键技术。\n3. 熟悉Python，熟练掌握PyTorch等深度学习框架。\n4. 具备良好的问题拆解和解决能力，强自驱力与团队协作精神，敢于探索新思路、新技术。\n加分项：\n1. 在相关领域顶会（如NeurIPS、ICML、ICLR、ACL、EMNLP、AAAI等）发表过一作论文。\n2. 理解软件研发全流程，有将AI技术应用于软件工程的经验，或具备知识图谱、知识工程背景。\n\n在招业务\n淘天集团\n我们正在面向淘宝复杂工程技术体系，构建深度理解研发上下文的垂域大模型，打造具备\"架构师级\"洞察力的研发智能体。作为实习生，你将参与以下方向的研究与实践：\n1. 领域模型训练： 参与研发垂域大模型的数据构建与训练工作，包括研发数据的高质量组织与清洗、用户轨迹数据的迭代优化，以及持续预训练（CPT）、指令微调（SFT）、强化学习对齐（RL/RLHF）等训练流程。\n2. 理解与记忆能力研究： 参与探索如何让模型更好地理解、记忆和运用领域知识，提升模型在实际研发场景中的专业能力。\n3. 能力评估与迭代： 参与评测体系建设，协助评估模型在研发场景中的实际表现，分析bad case，推动数据和算法的持续优化。\n岗位要求：\n1. 计算机科学、人工智能、软件工程等相关专业，毕业时间在26年11月以后的硕博在校生。\n2. 具备扎实的NLP基础，有LLM大模型相关的研究或项目经验，熟悉预训练、SFT、RLHF等关键技术。\n3. 熟悉Python，熟练掌握PyTorch等深度学习框架。\n4. 具备良好的问题拆解和解决能力，强自驱力与团队协作精神，敢于探索新思路、新技术。\n加分项：\n1. 在相关领域顶会（如NeurIPS、ICML、ICLR、ACL、EMNLP、AAAI等）发表过一作论文。\n2. 理解软件研发全流程，有将AI技术应用于软件工程的经验，或具备知识图谱、知识工程背景。",
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