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": "算法工程师-医疗多模态大模型",
"job_level": "校招",AI生成
"work_category": "全职",AI生成
"department": "阿里巴巴控股集团",
"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": "阿里巴巴控股集团",
"company_industry": "电子商务 / 云计算 / 人工智能",
"company_size": "未披露",
"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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"language": "未披露",AI生成
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"responsibilities": "1.深度参与医疗领域多模态大模型（Medical VLM）的全链路研发，负责包括基础模型预训练、指令微调（SFT）、以及基于人类反馈的强化学习（RLHF）等核心技术的建模与优化；\n2.探索并实现面向多模态医疗诊断辅助、健康管理等复杂场景的 AI Agent 架构，设计多步推理、工具调用及反思机制，提升模型解决实际医学问题的能力；\n3.建立完善的多模态医疗垂直领域模型评估体系，从医学专业性、安全性、逻辑性等维度持续迭代算法方案。",
"requirements_text": "1.熟悉先进多模态大模型的算法原理，有丰富的多模态大模型训练（pre-train/post-train）或数据样本合成方面的经验或技巧优先；\n2.有大模型强化学习训练上有经验者优先，包括但不限于RFT、RLVR、PPO、GRPO等；\n3.在多模态大模型方向有高质量（ICLR、CVPR、ACL、EMNLP、AAAI等）论文或开源项目产出者优先；\n4.自驱力强、有良好的协作能力；\n5.对医疗健康行业感兴趣，有热情。",
"skills": [AI生成
"强化学习",
"模型训练",
"大语言模型"
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"preferred_qualifications": "1.熟悉先进多模态大模型的算法原理，有丰富的多模态大模型训练（pre-train/post-train）或数据样本合成方面的经验或技巧优先；2.有大模型强化学习训练上有经验者优先，包括但不限于RFT、RLVR、PPO、GRPO等；3.在多模态大模型方向有高质量（ICLR、CVPR、ACL、EMNLP、AAAI等）论文或开源项目产出者优先",
"job_highlights": "未披露"
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"contact": {
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"fulltext": "算法工程师-医疗多模态大模型\n算法工程师-医疗多模态大模型\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：北京 / 杭州\n\n职位描述\n1.深度参与医疗领域多模态大模型（Medical VLM）的全链路研发，负责包括基础模型预训练、指令微调（SFT）、以及基于人类反馈的强化学习（RLHF）等核心技术的建模与优化；\n2.探索并实现面向多模态医疗诊断辅助、健康管理等复杂场景的 AI Agent 架构，设计多步推理、工具调用及反思机制，提升模型解决实际医学问题的能力；\n3.建立完善的多模态医疗垂直领域模型评估体系，从医学专业性、安全性、逻辑性等维度持续迭代算法方案。\n\n职位要求\n1.熟悉先进多模态大模型的算法原理，有丰富的多模态大模型训练（pre-train/post-train）或数据样本合成方面的经验或技巧优先；\n2.有大模型强化学习训练上有经验者优先，包括但不限于RFT、RLVR、PPO、GRPO等；\n3.在多模态大模型方向有高质量（ICLR、CVPR、ACL、EMNLP、AAAI等）论文或开源项目产出者优先；\n4.自驱力强、有良好的协作能力；\n5.对医疗健康行业感兴趣，有热情。\n\n在招业务\n阿里巴巴控股集团\n1.深度参与医疗领域多模态大模型（Medical VLM）的全链路研发，负责包括基础模型预训练、指令微调（SFT）、以及基于人类反馈的强化学习（RLHF）等核心技术的建模与优化；\n2.探索并实现面向多模态医疗诊断辅助、健康管理等复杂场景的 AI Agent 架构，设计多步推理、工具调用及反思机制，提升模型解决实际医学问题的能力；\n3.建立完善的多模态医疗垂直领域模型评估体系，从医学专业性、安全性、逻辑性等维度持续迭代算法方案。\n1.熟悉先进多模态大模型的算法原理，有丰富的多模态大模型训练（pre-train/post-train）或数据样本合成方面的经验或技巧优先；\n2.有大模型强化学习训练上有经验者优先，包括但不限于RFT、RLVR、PPO、GRPO等；\n3.在多模态大模型方向有高质量（ICLR、CVPR、ACL、EMNLP、AAAI等）论文或开源项目产出者优先；\n4.自驱力强、有良好的协作能力；\n5.对医疗健康行业感兴趣，有热情。",
"standard_classification": {
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