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）
{
"schema_version": "via_ai_product_manager_jobs_v1",
"data_type": "ai_product_manager_jobs",
"job": {
"job_title": "未来生活实验室-多模态大模型和认知推荐方向日常实习生",
"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
},
"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。"
},
"compensation": {
"salary_range": {
"min": "",
"max": "",
"currency": "未披露",
"cycle": "未披露"
},
"benefits": "未披露"
},
"requirements": {
"working_years": "",
"degree": "计算机视觉、自然语言处理、机器学习、数据挖掘、人工智能等相关专业的全日制在读硕士/博士",
"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "1. 多模态对齐（超大规模通用预训练、电商场景高效垂域SFT、训练部署加速、开放词汇理解）；\n2. 增强式MLLM（RAG、CoT、MoE、Agent、RLHF、多轮交互学习）；\n3. 数据中心飞轮（自动化数据收集/治理/合成、资源高效/集约学习）；\n4. 基于大模型技术的搜推场景数据增强，知识增强，标签修正。",
"requirements_text": "1. 计算机视觉、自然语言处理、机器学习、数据挖掘、人工智能等相关专业的全日制在读硕士/博士； \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. CV、NLP、ML等基本功底，有MLLM实操经验，参与过大模型预训练，SFT，RLHF等项目者优先； \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，在人工智能顶级会议/期刊中发表论文者优先；\n5. 能长时期线下实习者优先。 \n【加分项】 \n1. 在高影响力的开源项目中，做出过核心贡献； \n2. 在国际竞赛（如：ACM ICPC, Kaggle, KDD Cup, SemEval等）中获得过优异成绩。",
"skills": [AI生成
"PyTorch",
"TensorFlow",
"机器学习",
"深度学习",
"自然语言处理",
"计算机视觉",
"数据挖掘",
"分析能力",
"大语言模型"
],
"preferred_qualifications": "3. CV、NLP、ML等基本功底，有MLLM实操经验，参与过大模型预训练，SFT，RLHF等项目者优先；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，在人工智能顶级会议/期刊中发表论文者优先；5. 能长时期线下实习者优先；【加分项】",
"job_highlights": "未披露"
},
"contact": {
"recruiter_name": "未披露",
"contact_methods": [
{
"type": "apply_link",
"value": "https://campus-talent.alibaba.com/campus/position/199903900036?deptCodes="
}
]
},
"posting": {
"posting_id": "199903900036",
"post_date": "2026-03-26",
"hire_time": "未披露",
"update_date": "20260917",
"job_url": "https://campus-talent.alibaba.com/campus/position/199903900036?deptCodes="
},
"fulltext": "未来生活实验室-多模态大模型和认知推荐方向日常实习生\n未来生活实验室-多模态大模型和认知推荐方向日常实习生\n\n基础信息\n毕业起止时间要求：2026-10-31 - 2029-06-29\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\n1. 多模态对齐（超大规模通用预训练、电商场景高效垂域SFT、训练部署加速、开放词汇理解）；\n2. 增强式MLLM（RAG、CoT、MoE、Agent、RLHF、多轮交互学习）；\n3. 数据中心飞轮（自动化数据收集/治理/合成、资源高效/集约学习）；\n4. 基于大模型技术的搜推场景数据增强，知识增强，标签修正。\n\n职位要求\n1. 计算机视觉、自然语言处理、机器学习、数据挖掘、人工智能等相关专业的全日制在读硕士/博士； \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. CV、NLP、ML等基本功底，有MLLM实操经验，参与过大模型预训练，SFT，RLHF等项目者优先； \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，在人工智能顶级会议/期刊中发表论文者优先；\n5. 能长时期线下实习者优先。 \n【加分项】 \n1. 在高影响力的开源项目中，做出过核心贡献； \n2. 在国际竞赛（如：ACM ICPC, Kaggle, KDD Cup, SemEval等）中获得过优异成绩。\n\n在招业务\n淘天集团\n1. 多模态对齐（超大规模通用预训练、电商场景高效垂域SFT、训练部署加速、开放词汇理解）；\n2. 增强式MLLM（RAG、CoT、MoE、Agent、RLHF、多轮交互学习）；\n3. 数据中心飞轮（自动化数据收集/治理/合成、资源高效/集约学习）；\n4. 基于大模型技术的搜推场景数据增强，知识增强，标签修正。\n1. 计算机视觉、自然语言处理、机器学习、数据挖掘、人工智能等相关专业的全日制在读硕士/博士； \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. CV、NLP、ML等基本功底，有MLLM实操经验，参与过大模型预训练，SFT，RLHF等项目者优先； \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，在人工智能顶级会议/期刊中发表论文者优先；\n5. 能长时期线下实习者优先。 \n【加分项】 \n1. 在高影响力的开源项目中，做出过核心贡献； \n2. 在国际竞赛（如：ACM ICPC, Kaggle, KDD Cup, SemEval等）中获得过优异成绩。",
"standard_classification": {
"std_category_code": "T010",
"std_aux_codes": [],
"std_category_status": null,
"std_taxonomy_version": "20261104"
}
}