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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"job": {
"job_title": "Agentic 多模态生成算法研究-阿里星/Bravo Star",
"job_level": "校招",AI生成
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"department": "阿里国际数字商业集团",
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"work_mode": "未披露",AI生成
"job_category": "技术类"AI生成
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"company_description": "阿里国际数字商业业务涉及国际电商平台及跨境商品交易。"
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"language": "未披露",AI生成
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"responsibilities": "1.负责 Agentic 图像生成预训练研究，探索基于 Agent 场景的图像生成能力，包括但不限于：构建 Agentic RL Reward Model、统一建模设计、多模态联合训练等；\n2.搭建高可用、可扩展的视频生成能力，优化 Agentic 视频生成效果，实现端到端的长视频生成；\n3.探索3D、数字人、音频等能力在 Agent 场景下的应用。",
"requirements_text": "1.在扩散模型、自回归模型、多模态生成与理解、计算机视觉、AIGC、计算机图形学等一个或多个方向有深入的研究积累；\n2.具备扎实的机器学习理论与基础算法功底；\n3.熟悉主流生成模型（Diffusion / DiT / VAR 等）的训练与优化，有大规模多模态训练或视频生成相关经验者优先。",
"skills": [AI生成
"机器学习",
"计算机视觉"
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"fulltext": "Agentic 多模态生成算法研究-阿里星/Bravo Star\nAgentic 多模态生成算法研究-阿里星/Bravo Star\n\n基础信息\n毕业起止时间要求：2026-11-01 - 2027-10-31\n职位类别：技术类\n招聘项目：阿里巴巴2027届应届生\n工作地点：杭州\n\n职位描述\n1.负责 Agentic 图像生成预训练研究，探索基于 Agent 场景的图像生成能力，包括但不限于：构建 Agentic RL Reward Model、统一建模设计、多模态联合训练等；\n2.搭建高可用、可扩展的视频生成能力，优化 Agentic 视频生成效果，实现端到端的长视频生成；\n3.探索3D、数字人、音频等能力在 Agent 场景下的应用。\n\n职位要求\n1.在扩散模型、自回归模型、多模态生成与理解、计算机视觉、AIGC、计算机图形学等一个或多个方向有深入的研究积累；\n2.具备扎实的机器学习理论与基础算法功底；\n3.熟悉主流生成模型（Diffusion / DiT / VAR 等）的训练与优化，有大规模多模态训练或视频生成相关经验者优先。\n\n在招业务\n阿里国际数字商业集团\n1.负责 Agentic 图像生成预训练研究，探索基于 Agent 场景的图像生成能力，包括但不限于：构建 Agentic RL Reward Model、统一建模设计、多模态联合训练等；\n2.搭建高可用、可扩展的视频生成能力，优化 Agentic 视频生成效果，实现端到端的长视频生成；\n3.探索3D、数字人、音频等能力在 Agent 场景下的应用。\n1.在扩散模型、自回归模型、多模态生成与理解、计算机视觉、AIGC、计算机图形学等一个或多个方向有深入的研究积累；\n2.具备扎实的机器学习理论与基础算法功底；\n3.熟悉主流生成模型（Diffusion / DiT / VAR 等）的训练与优化，有大规模多模态训练或视频生成相关经验者优先。",
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