主分类：计算机视觉与图像感知算法研发
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-超长视频内容理解算法研究",
"job_level": "实习",AI生成
"work_category": "实习",AI生成
"department": "Token Foundry",
"location": "北京 / 杭州 / 上海",
"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",
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"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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"degree": "硕士及以上学历",
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"responsibilities": "1. 负责超长视频内容的前沿算法研究、实现与优化，重点攻克高效的长视频处理机制，如关键帧选择、特征压缩和记忆机制。\n2. 参与构建和清洗大规模多模态数据集，优化长视频理解在视频问答、内容摘要等任务上的准确率，优化视频场景下模型的推理能力。\n3. 具备技术前瞻性与创新能力，跟踪国际最新技术动态，探索如多模态理解创新架构、音视频理解等新方向，并提出创新算法或方案，推动学术前沿发展。",
"requirements_text": "必备条件：\n1. 硕士及以上学历，计算机、人工智能、电子、机器人等相关专业。\n2. 在计算机视觉、多模态、机器学习等一个或多个领域有深入的研究者。\n3. 深入理解深度学习、计算机视觉和自然语言处理基础知识，对VLM/MLLM模型原理有清晰认识。\n4. 具备良好的团队合作精神和沟通能力，对解决富有挑战性的技术问题有浓厚兴趣。\n加分项：\n1. 拥有在ICLR、CVPR、ICCV、ECCV、NeurIPS、ICML等顶级会议或期刊上发表论文的经历。\n2. 具备优秀代码能力，有ACM、NOI/IOI等比赛获奖者。\n3. 在多模态大模型、大语言模型、强化学习等领域主导或参与过重大影响力项目者。",
"skills": [AI生成
"机器学习",
"深度学习",
"强化学习",
"自然语言处理",
"计算机视觉",
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"沟通能力",
"大语言模型"
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"fulltext": "研究型实习生-超长视频内容理解算法研究\n研究型实习生-超长视频内容理解算法研究\n\n基础信息\n毕业起止时间要求：2027-11-01 - 2032-10-31\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 / 上海\n\n职位描述\n1. 负责超长视频内容的前沿算法研究、实现与优化，重点攻克高效的长视频处理机制，如关键帧选择、特征压缩和记忆机制。\n2. 参与构建和清洗大规模多模态数据集，优化长视频理解在视频问答、内容摘要等任务上的准确率，优化视频场景下模型的推理能力。\n3. 具备技术前瞻性与创新能力，跟踪国际最新技术动态，探索如多模态理解创新架构、音视频理解等新方向，并提出创新算法或方案，推动学术前沿发展。\n\n职位要求\n必备条件：\n1. 硕士及以上学历，计算机、人工智能、电子、机器人等相关专业。\n2. 在计算机视觉、多模态、机器学习等一个或多个领域有深入的研究者。\n3. 深入理解深度学习、计算机视觉和自然语言处理基础知识，对VLM/MLLM模型原理有清晰认识。\n4. 具备良好的团队合作精神和沟通能力，对解决富有挑战性的技术问题有浓厚兴趣。\n加分项：\n1. 拥有在ICLR、CVPR、ICCV、ECCV、NeurIPS、ICML等顶级会议或期刊上发表论文的经历。\n2. 具备优秀代码能力，有ACM、NOI/IOI等比赛获奖者。\n3. 在多模态大模型、大语言模型、强化学习等领域主导或参与过重大影响力项目者。\n\n在招业务\nToken Foundry\n1. 负责超长视频内容的前沿算法研究、实现与优化，重点攻克高效的长视频处理机制，如关键帧选择、特征压缩和记忆机制。\n2. 参与构建和清洗大规模多模态数据集，优化长视频理解在视频问答、内容摘要等任务上的准确率，优化视频场景下模型的推理能力。\n3. 具备技术前瞻性与创新能力，跟踪国际最新技术动态，探索如多模态理解创新架构、音视频理解等新方向，并提出创新算法或方案，推动学术前沿发展。\n必备条件：\n1. 硕士及以上学历，计算机、人工智能、电子、机器人等相关专业。\n2. 在计算机视觉、多模态、机器学习等一个或多个领域有深入的研究者。\n3. 深入理解深度学习、计算机视觉和自然语言处理基础知识，对VLM/MLLM模型原理有清晰认识。\n4. 具备良好的团队合作精神和沟通能力，对解决富有挑战性的技术问题有浓厚兴趣。\n加分项：\n1. 拥有在ICLR、CVPR、ICCV、ECCV、NeurIPS、ICML等顶级会议或期刊上发表论文的经历。\n2. 具备优秀代码能力，有ACM、NOI/IOI等比赛获奖者。\n3. 在多模态大模型、大语言模型、强化学习等领域主导或参与过重大影响力项目者。",
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