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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"data_type": "ai_product_manager_jobs",
"job": {
"job_title": "研究型实习生-多模态算法-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": {
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"benefits": "未披露"
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"requirements": {
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"degree": "计算机视觉、自然语言处理、语音处理、机器学习、数据挖掘、人工智能等相关专业的硕士或博士",
"language": "3.优秀的英文文献阅读能力,有人工智能顶会顶刊论文发表者优先，ACM竞赛获奖者优先",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "1. 探索多模态大模型的高效训练，包括预训练、SFT、及RLHF等技术；\n2. 探索高效的视觉编码器结构、对齐范式、训练策略、数据清洗、质量分级、数据合成等；\n3. 探索原生多模态大模型的架构与训练范式；\n4. 探索图像、视频、音频的全模态大模型；\n5. 结合淘天业务，推动多模态大模型在搜索、推荐、广告等业务中的应用。",
"requirements_text": "1.计算机视觉、自然语言处理、语音处理、机器学习、数据挖掘、人工智能等相关专业的硕士或博士；\n2.具备较好的编程能力，动手能力强，熟练使用至少一种开源深度学习框架;\n3.优秀的英文文献阅读能力,有人工智能顶会顶刊论文发表者优先，ACM竞赛获奖者优先。",
"skills": [AI生成
"机器学习",
"深度学习",
"自然语言处理",
"计算机视觉",
"数据挖掘"
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"preferred_qualifications": "3.优秀的英文文献阅读能力,有人工智能顶会顶刊论文发表者优先，ACM竞赛获奖者优先",
"job_highlights": "未披露"
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"hire_time": "未披露",
"update_date": "20260917",
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"fulltext": "研究型实习生-多模态算法-未来生活实验室\n研究型实习生-多模态算法-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. 探索多模态大模型的高效训练，包括预训练、SFT、及RLHF等技术；\n2. 探索高效的视觉编码器结构、对齐范式、训练策略、数据清洗、质量分级、数据合成等；\n3. 探索原生多模态大模型的架构与训练范式；\n4. 探索图像、视频、音频的全模态大模型；\n5. 结合淘天业务，推动多模态大模型在搜索、推荐、广告等业务中的应用。\n\n职位要求\n1.计算机视觉、自然语言处理、语音处理、机器学习、数据挖掘、人工智能等相关专业的硕士或博士；\n2.具备较好的编程能力，动手能力强，熟练使用至少一种开源深度学习框架;\n3.优秀的英文文献阅读能力,有人工智能顶会顶刊论文发表者优先，ACM竞赛获奖者优先。\n\n在招业务\nToken Foundry\n1. 探索多模态大模型的高效训练，包括预训练、SFT、及RLHF等技术；\n2. 探索高效的视觉编码器结构、对齐范式、训练策略、数据清洗、质量分级、数据合成等；\n3. 探索原生多模态大模型的架构与训练范式；\n4. 探索图像、视频、音频的全模态大模型；\n5. 结合淘天业务，推动多模态大模型在搜索、推荐、广告等业务中的应用。\n1.计算机视觉、自然语言处理、语音处理、机器学习、数据挖掘、人工智能等相关专业的硕士或博士；\n2.具备较好的编程能力，动手能力强，熟练使用至少一种开源深度学习框架;\n3.优秀的英文文献阅读能力,有人工智能顶会顶刊论文发表者优先，ACM竞赛获奖者优先。",
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