主分类：搜索推荐与业务决策算法研发
来源 JD 数据（旧分类保留，当前主分类见上方）
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"job": {
"job_title": "算法工程师-展示广告多模态大模型方向（T-Star Lab日常实习）",
"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_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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"benefits": "未披露"
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"degree": "硕士及以上学历",
"language": "未披露",AI生成
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"responsibilities": "岗位课题：\n1.基于多模态大模型的生成式推荐算法研究；\n2.具备原生多模态能力与良好可拓展性的广告预估模型研究；\n3.基于AI Agent的广告交互形式创新研究；\n4.电商领域的图文、视频多模态内容理解与表征生成；\n课题项目背景：\n课题需要探索大模型、多模态大模型相关技术，如何帮助阿里妈妈的核心广告算法模型在预估性能、泛化能力、可拓展性等方面，取得代际突破；涉及到的技术难点，有大模型与广告模型的融合、LLM-based广告模型、电商域的多模态信息提取与预训练等方面。\n相关技术突破，会应用到阿里妈妈展示广告的召回、预估模型当中，帮助广告模型更好地理解商品与用户，并更优的理解能力来做广告推荐，提升用户体验、投放效率与广告营收。\n成长资源：\n团队有丰富的算法研究经验、充足的GPU资源，能支持相关领域的算法探索、突破创新、论文发表；团队实际负责一线业务算法，能给T-Star Lab实习生一个很好的研究产出到实践落地的环境；团队曾引入多位往届头部同学，有充足的头部人才培养经验，同时有相关学术合作项目提供全方位资源支持。\n岗位职责：\n在这里，你将参与到使用大模型相关技术对阿里妈妈的核心广告算法模型、链路、业务的革新过程当中。通过探索大模型与经典广告模型的融合方案、万亿级参数模型的高效分布式训练、低延迟高吞吐要求的模型推理等方向，实现核心技术的代际突破，给海量用户、商家带来更好的购物与营销体验。以及有机会提前获得秋招直通T-Star的正式Offer。",
"requirements_text": "1.硕士及以上学历，2026年11月1日以后毕业，计算机、软件工程、人工智能等相关专业，能连续实习3个月及以上；\n2.熟悉常用机器学习算法，对模式识别、深度学习、增强学习等相关领域，极佳的工程实现能力，精通C/C++、Java、Python等至少一门编程语言；\n3.有较强的学习能力及良好的沟通协作能力，对新事物保有好奇心；\n4.对所在领域有热情，善于独立思考并反思总结；\n5.有高质量研究成果并发表在国际顶级会议、期刊，或在重要算法、编程大赛中取得过优异成绩；",
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"Python",
"Java",
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"fulltext": "算法工程师-展示广告多模态大模型方向（T-Star Lab日常实习）\n算法工程师-展示广告多模态大模型方向（T-Star Lab日常实习）\n\n基础信息\n毕业起止时间要求：2026-10-31 - 2028-10-30\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：北京\n\n职位描述\n岗位课题：\n1.基于多模态大模型的生成式推荐算法研究；\n2.具备原生多模态能力与良好可拓展性的广告预估模型研究；\n3.基于AI Agent的广告交互形式创新研究；\n4.电商领域的图文、视频多模态内容理解与表征生成；\n课题项目背景：\n课题需要探索大模型、多模态大模型相关技术，如何帮助阿里妈妈的核心广告算法模型在预估性能、泛化能力、可拓展性等方面，取得代际突破；涉及到的技术难点，有大模型与广告模型的融合、LLM-based广告模型、电商域的多模态信息提取与预训练等方面。\n相关技术突破，会应用到阿里妈妈展示广告的召回、预估模型当中，帮助广告模型更好地理解商品与用户，并更优的理解能力来做广告推荐，提升用户体验、投放效率与广告营收。\n成长资源：\n团队有丰富的算法研究经验、充足的GPU资源，能支持相关领域的算法探索、突破创新、论文发表；团队实际负责一线业务算法，能给T-Star Lab实习生一个很好的研究产出到实践落地的环境；团队曾引入多位往届头部同学，有充足的头部人才培养经验，同时有相关学术合作项目提供全方位资源支持。\n岗位职责：\n在这里，你将参与到使用大模型相关技术对阿里妈妈的核心广告算法模型、链路、业务的革新过程当中。通过探索大模型与经典广告模型的融合方案、万亿级参数模型的高效分布式训练、低延迟高吞吐要求的模型推理等方向，实现核心技术的代际突破，给海量用户、商家带来更好的购物与营销体验。以及有机会提前获得秋招直通T-Star的正式Offer。\n\n职位要求\n1.硕士及以上学历，2026年11月1日以后毕业，计算机、软件工程、人工智能等相关专业，能连续实习3个月及以上；\n2.熟悉常用机器学习算法，对模式识别、深度学习、增强学习等相关领域，极佳的工程实现能力，精通C/C++、Java、Python等至少一门编程语言；\n3.有较强的学习能力及良好的沟通协作能力，对新事物保有好奇心；\n4.对所在领域有热情，善于独立思考并反思总结；\n5.有高质量研究成果并发表在国际顶级会议、期刊，或在重要算法、编程大赛中取得过优异成绩；\n\n在招业务\n淘天集团\n岗位课题：\n1.基于多模态大模型的生成式推荐算法研究；\n2.具备原生多模态能力与良好可拓展性的广告预估模型研究；\n3.基于AI Agent的广告交互形式创新研究；\n4.电商领域的图文、视频多模态内容理解与表征生成；\n课题项目背景：\n课题需要探索大模型、多模态大模型相关技术，如何帮助阿里妈妈的核心广告算法模型在预估性能、泛化能力、可拓展性等方面，取得代际突破；涉及到的技术难点，有大模型与广告模型的融合、LLM-based广告模型、电商域的多模态信息提取与预训练等方面。\n相关技术突破，会应用到阿里妈妈展示广告的召回、预估模型当中，帮助广告模型更好地理解商品与用户，并更优的理解能力来做广告推荐，提升用户体验、投放效率与广告营收。\n成长资源：\n团队有丰富的算法研究经验、充足的GPU资源，能支持相关领域的算法探索、突破创新、论文发表；团队实际负责一线业务算法，能给T-Star Lab实习生一个很好的研究产出到实践落地的环境；团队曾引入多位往届头部同学，有充足的头部人才培养经验，同时有相关学术合作项目提供全方位资源支持。\n岗位职责：\n在这里，你将参与到使用大模型相关技术对阿里妈妈的核心广告算法模型、链路、业务的革新过程当中。通过探索大模型与经典广告模型的融合方案、万亿级参数模型的高效分布式训练、低延迟高吞吐要求的模型推理等方向，实现核心技术的代际突破，给海量用户、商家带来更好的购物与营销体验。以及有机会提前获得秋招直通T-Star的正式Offer。\n1.硕士及以上学历，2026年11月1日以后毕业，计算机、软件工程、人工智能等相关专业，能连续实习3个月及以上；\n2.熟悉常用机器学习算法，对模式识别、深度学习、增强学习等相关领域，极佳的工程实现能力，精通C/C++、Java、Python等至少一门编程语言；\n3.有较强的学习能力及良好的沟通协作能力，对新事物保有好奇心；\n4.对所在领域有热情，善于独立思考并反思总结；\n5.有高质量研究成果并发表在国际顶级会议、期刊，或在重要算法、编程大赛中取得过优异成绩；",
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