主分类：计算机视觉与图像感知算法研发
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": "研究型实习生-视觉基本问题研究",
"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": "计算机及相关专业的博士或硕士研究生",
"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "专注于视觉通用大模型的设计、优化与高效部署，具体职责包括：\n1、研究高效的视觉通用大模型架构，应对复杂视觉任务，提升模型的准确性和泛化能力；\n2、优化算子和通信机制，提升模型训练效率，降低硬件资源消耗，提高训练速度和资源利用率；\n3、探索高效的训练策略，包括自适应学习率调整、正则化方法和优化算法选择，提升模型性能和稳定性；\n4、设计和实现自动化评估方法，帮助研发团队及时发现模型不足，优化模型架构和训练策略；\n5、研发数据过滤和标注相关模型，提高数据质量和可用性，为模型训练提供支持。",
"requirements_text": "1、计算机及相关专业的博士或硕士研究生，对人工智能和视觉模型有充分兴趣；\n2、优良的编程能力，熟悉Python/C++语言和常用设计模式，具备复杂系统的设计开发调试能力；\n3、具备良好的沟通表达能力和团队合作精神，有快速学习能力和钻研技术问题的耐心；\n4、熟悉计算机视觉基础知识，有模型设计、训练优化或数据处理方面的经验；\n5、加分项：\n-有视觉通用大模型开发和优化相关研究和开发经验；\n-产出过高水平的学术成果，如论文和专利；\n-具有大规模分布式训练或高性能计算方面的经验。",
"skills": [AI生成
"Python",
"C++",
"计算机视觉",
"团队协作",
"沟通表达",
"学习能力",
"大语言模型"
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"preferred_qualifications": "5、加分项：",
"job_highlights": "未披露"
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"contact": {
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"update_date": "20260917",
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"fulltext": "研究型实习生-视觉基本问题研究\n研究型实习生-视觉基本问题研究\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\n专注于视觉通用大模型的设计、优化与高效部署，具体职责包括：\n1、研究高效的视觉通用大模型架构，应对复杂视觉任务，提升模型的准确性和泛化能力；\n2、优化算子和通信机制，提升模型训练效率，降低硬件资源消耗，提高训练速度和资源利用率；\n3、探索高效的训练策略，包括自适应学习率调整、正则化方法和优化算法选择，提升模型性能和稳定性；\n4、设计和实现自动化评估方法，帮助研发团队及时发现模型不足，优化模型架构和训练策略；\n5、研发数据过滤和标注相关模型，提高数据质量和可用性，为模型训练提供支持。\n\n职位要求\n1、计算机及相关专业的博士或硕士研究生，对人工智能和视觉模型有充分兴趣；\n2、优良的编程能力，熟悉Python/C++语言和常用设计模式，具备复杂系统的设计开发调试能力；\n3、具备良好的沟通表达能力和团队合作精神，有快速学习能力和钻研技术问题的耐心；\n4、熟悉计算机视觉基础知识，有模型设计、训练优化或数据处理方面的经验；\n5、加分项：\n-有视觉通用大模型开发和优化相关研究和开发经验；\n-产出过高水平的学术成果，如论文和专利；\n-具有大规模分布式训练或高性能计算方面的经验。\n\n在招业务\nToken Foundry\n专注于视觉通用大模型的设计、优化与高效部署，具体职责包括：\n1、研究高效的视觉通用大模型架构，应对复杂视觉任务，提升模型的准确性和泛化能力；\n2、优化算子和通信机制，提升模型训练效率，降低硬件资源消耗，提高训练速度和资源利用率；\n3、探索高效的训练策略，包括自适应学习率调整、正则化方法和优化算法选择，提升模型性能和稳定性；\n4、设计和实现自动化评估方法，帮助研发团队及时发现模型不足，优化模型架构和训练策略；\n5、研发数据过滤和标注相关模型，提高数据质量和可用性，为模型训练提供支持。\n1、计算机及相关专业的博士或硕士研究生，对人工智能和视觉模型有充分兴趣；\n2、优良的编程能力，熟悉Python/C++语言和常用设计模式，具备复杂系统的设计开发调试能力；\n3、具备良好的沟通表达能力和团队合作精神，有快速学习能力和钻研技术问题的耐心；\n4、熟悉计算机视觉基础知识，有模型设计、训练优化或数据处理方面的经验；\n5、加分项：\n-有视觉通用大模型开发和优化相关研究和开发经验；\n-产出过高水平的学术成果，如论文和专利；\n-具有大规模分布式训练或高性能计算方面的经验。",
"standard_classification": {
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