主分类：大模型与生成式算法研发
辅助：AI训练推理与计算优化（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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"data_type": "ai_product_manager_jobs",
"job": {
"job_title": "大模型/AIGC日常研究实习生",
"job_level": "实习",AI生成
"work_category": "实习",AI生成
"department": "淘天集团",
"location": "北京 / 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",
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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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"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、计算机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. 负责大模型（MLLMs/LLMs）核心技术研发，包括预训练、垂域SFT、RLHF等，持续追踪和应用领域最新技术进展；\n2. 负责大模型性能优化：研发模型加速技术，如量化、剪枝与知识蒸馏；优化数据特征与调度策略；构建高效推理链路、提升运行速度及降低成本；\n3. 负责多模态AIGC的创意玩法探索，以及细粒度可控的多模态内容生成和编辑、不同输入条件下的高质量视频生成技术研究等；\n4. 基于研究成果撰写高质量学术论文，积极参与业界交流活动，建立和维护学术界与产业界的合作关系。",
"requirements_text": "1. 自然语言处理、机器学习、数据挖掘、人工智能、计算机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. 有成果发表在SIGGRAPH/CVPR/ICCV/ECCV/NeurIPS/AAAI /ICASSP/ACL等国际会议/期刊者优先；\n4. 有LLM/MLLM/AIGC相关经验优先。",
"skills": [AI生成
"PyTorch",
"TensorFlow",
"机器学习",
"深度学习",
"自然语言处理",
"数据挖掘"
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"preferred_qualifications": "3. 有成果发表在SIGGRAPH/CVPR/ICCV/ECCV/NeurIPS/AAAI /ICASSP/ACL等国际会议/期刊者优先；4. 有LLM/MLLM/AIGC相关经验优先",
"job_highlights": "未披露"
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"fulltext": "大模型/AIGC日常研究实习生\n大模型/AIGC日常研究实习生\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：北京 / 杭州\n\n职位描述\n1. 负责大模型（MLLMs/LLMs）核心技术研发，包括预训练、垂域SFT、RLHF等，持续追踪和应用领域最新技术进展；\n2. 负责大模型性能优化：研发模型加速技术，如量化、剪枝与知识蒸馏；优化数据特征与调度策略；构建高效推理链路、提升运行速度及降低成本；\n3. 负责多模态AIGC的创意玩法探索，以及细粒度可控的多模态内容生成和编辑、不同输入条件下的高质量视频生成技术研究等；\n4. 基于研究成果撰写高质量学术论文，积极参与业界交流活动，建立和维护学术界与产业界的合作关系。\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、计算机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. 有成果发表在SIGGRAPH/CVPR/ICCV/ECCV/NeurIPS/AAAI /ICASSP/ACL等国际会议/期刊者优先；\n4. 有LLM/MLLM/AIGC相关经验优先。\n\n在招业务\n淘天集团\n1. 负责大模型（MLLMs/LLMs）核心技术研发，包括预训练、垂域SFT、RLHF等，持续追踪和应用领域最新技术进展；\n2. 负责大模型性能优化：研发模型加速技术，如量化、剪枝与知识蒸馏；优化数据特征与调度策略；构建高效推理链路、提升运行速度及降低成本；\n3. 负责多模态AIGC的创意玩法探索，以及细粒度可控的多模态内容生成和编辑、不同输入条件下的高质量视频生成技术研究等；\n4. 基于研究成果撰写高质量学术论文，积极参与业界交流活动，建立和维护学术界与产业界的合作关系。\n1. 自然语言处理、机器学习、数据挖掘、人工智能、计算机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. 有成果发表在SIGGRAPH/CVPR/ICCV/ECCV/NeurIPS/AAAI /ICASSP/ACL等国际会议/期刊者优先；\n4. 有LLM/MLLM/AIGC相关经验优先。",
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