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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"schema_version": "via_ai_product_manager_jobs_v1",
"data_type": "ai_product_manager_jobs",
"job": {
"job_title": "研究型实习生-大模型训练算法工程师-未来生活实验室",
"job_level": "实习",AI生成
"work_category": "实习",AI生成
"department": "Token Foundry",
"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": "阿里巴巴集团",
"company_industry": "电子商务 / 云计算 / 人工智能",
"company_size": "10000人以上",
"company_website": "alibaba.com",
"company_description": "阿里巴巴集团面向消费者和企业提供电子商务、云计算及人工智能服务。"
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"compensation": {
"salary_range": {
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"currency": "未披露",
"cycle": "未披露"
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"benefits": "未披露"
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"requirements": {
"working_years": "",
"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. 跟进和研发大规模语言模型（LLM）的预训练、持续训练、SFT、RLHF 等技术；\n2. 跟进多模态的大模型（vLLM）预训练、SFT、RLHF等技术；\n3. 研发基于大模型的淘宝问问助手、ChatBot、检索增强、Code、Longchain等下游应用；\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",
"大语言模型"
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"preferred_qualifications": "3. 有LLM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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"contact": {
"recruiter_name": "未披露",
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"fulltext": "研究型实习生-大模型训练算法工程师-未来生活实验室\n研究型实习生-大模型训练算法工程师-未来生活实验室\n\n基础信息\n毕业起止时间要求：2027-11-01 - 2030-01-01\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. 跟进和研发大规模语言模型（LLM）的预训练、持续训练、SFT、RLHF 等技术；\n2. 跟进多模态的大模型（vLLM）预训练、SFT、RLHF等技术；\n3. 研发基于大模型的淘宝问问助手、ChatBot、检索增强、Code、Longchain等下游应用；\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\nToken Foundry\n1. 跟进和研发大规模语言模型（LLM）的预训练、持续训练、SFT、RLHF 等技术；\n2. 跟进多模态的大模型（vLLM）预训练、SFT、RLHF等技术；\n3. 研发基于大模型的淘宝问问助手、ChatBot、检索增强、Code、Longchain等下游应用；\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，在人工智能相关的各类国际顶级会议/期刊中发表过论文者优先。",
"standard_classification": {
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