主分类：计算机视觉与图像感知算法研发
辅助：搜索推荐与业务决策算法研发（仅展示）
来源 JD 数据（旧分类保留，当前主分类见上方）
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"schema_version": "via_ai_product_manager_jobs_v1",
"data_type": "ai_product_manager_jobs",
"job": {
"job_title": "算法技术-种草意图驱动的多模态泛内容商品挂载实习生项目-多模态算法实习生",
"job_level": "实习",AI生成
"work_category": "实习",AI生成
"department": "淘天集团",
"location": "杭州",
"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",
"company_size": "未披露",
"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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"compensation": {
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"currency": "未披露",
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"benefits": "未披露"
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"requirements": {
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"degree": "自然语言处理、机器学习、数据挖掘、人工智能等相关专业的硕士生/博士生",
"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "1. 掌握和跟进LLM、MLLM、多模态基座等前沿技术的发展动态； \n2. 结合业务需求，深入研究多模态意图定位技术，比如visual/text意图实现商品/卖点信息定位，赋能业务内容/商品理解； \n3. 结合业务需求，结合最新的大模型技术，探索更强的多模态语义表征，构建更强检索能力； \n4. 结合以上方向的探索和研究，撰写发表论文，和业界、学术界保持良好的交流。",
"requirements_text": "1. 自然语言处理、机器学习、数据挖掘、人工智能等相关专业的硕士生/博士生； \n2. 熟练掌握Tensorflow、Pytorch等深度学习框架，扎实的编程基础，具备独立的算法实现能力； \n3. 有LLM、MLLM、检索等实操经验，并且有科研或者项目产出； \n4. 良好的逻辑分析能力和数理基础，对算法原理及应用有较深入的理解，在人工智能相关的各类国际顶级会议/期刊中发表过论文者优先。",
"skills": [AI生成
"PyTorch",
"TensorFlow",
"机器学习",
"深度学习",
"自然语言处理",
"数据挖掘",
"分析能力"
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"preferred_qualifications": "4. 良好的逻辑分析能力和数理基础，对算法原理及应用有较深入的理解，在人工智能相关的各类国际顶级会议/期刊中发表过论文者优先",
"job_highlights": "未披露"
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"posting": {
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"update_date": "20260917",
"job_url": "https://campus-talent.alibaba.com/campus/position/199903880050?deptCodes="
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"fulltext": "算法技术-种草意图驱动的多模态泛内容商品挂载实习生项目-多模态算法实习生\n算法技术-种草意图驱动的多模态泛内容商品挂载实习生项目-多模态算法实习生\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：阿里巴巴研究型实习生\n工作地点：杭州\n\n职位描述\n1. 掌握和跟进LLM、MLLM、多模态基座等前沿技术的发展动态； \n2. 结合业务需求，深入研究多模态意图定位技术，比如visual/text意图实现商品/卖点信息定位，赋能业务内容/商品理解； \n3. 结合业务需求，结合最新的大模型技术，探索更强的多模态语义表征，构建更强检索能力； \n4. 结合以上方向的探索和研究，撰写发表论文，和业界、学术界保持良好的交流。\n\n职位要求\n1. 自然语言处理、机器学习、数据挖掘、人工智能等相关专业的硕士生/博士生； \n2. 熟练掌握Tensorflow、Pytorch等深度学习框架，扎实的编程基础，具备独立的算法实现能力； \n3. 有LLM、MLLM、检索等实操经验，并且有科研或者项目产出； \n4. 良好的逻辑分析能力和数理基础，对算法原理及应用有较深入的理解，在人工智能相关的各类国际顶级会议/期刊中发表过论文者优先。\n\n在招业务\n淘天集团\n1. 掌握和跟进LLM、MLLM、多模态基座等前沿技术的发展动态； \n2. 结合业务需求，深入研究多模态意图定位技术，比如visual/text意图实现商品/卖点信息定位，赋能业务内容/商品理解； \n3. 结合业务需求，结合最新的大模型技术，探索更强的多模态语义表征，构建更强检索能力； \n4. 结合以上方向的探索和研究，撰写发表论文，和业界、学术界保持良好的交流。\n1. 自然语言处理、机器学习、数据挖掘、人工智能等相关专业的硕士生/博士生； \n2. 熟练掌握Tensorflow、Pytorch等深度学习框架，扎实的编程基础，具备独立的算法实现能力； \n3. 有LLM、MLLM、检索等实操经验，并且有科研或者项目产出； \n4. 良好的逻辑分析能力和数理基础，对算法原理及应用有较深入的理解，在人工智能相关的各类国际顶级会议/期刊中发表过论文者优先。",
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