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": "研究型实习生-多模态算法-Accio Work",
"job_level": "实习",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": {
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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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"degree": "硕士及以上学历",
"language": "未披露",AI生成
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"responsibilities": "团队介绍：\nAccio 是一个追求极致的 AI Native Agent 产品/团队。我们不只是在做工具，而是在重塑人机交互的未来。在这里，我们为你提供充足的计算资源（H100/B200 集群支持）、深厚的研究氛围，以及由师兄（AI PhD & 顶会常客）亲自带队的指导。\n项目介绍：\n本项目旨在通过 RL 与其它后训练方法，优化 VLM 的多模态理解能力，解决包括但不限于 VLM tool use，Multi-image 理解等问题。\n岗位职责：\n1、大规模后训练实践： 参与构建多模态训练数据及benchmark，利用分布式训练框架（如 Megatron-LM, verl）进行大规模模型调优；\n2、算法研究与优化： 探索VLM的前沿算法，产出 Novelty 和实用性兼具的工作；\n3、前沿追踪：跟进最新的学术工作，逐步养成比较好的技术品味。",
"requirements_text": "1、2027年11月及之后毕业，硕士及以上学历，计算机、人工智能、信息科学、数学、软件工程等相关专业优先；\n2、背景： 计算机、数学或相关专业在读（硕士/博士优先），熟悉大模型训练流程；\n3、技术栈： 熟悉 PyTorch，对 Megatron，Deepspeed 等分布式框架和分布式并行策略（TP/PP/DP/CP）有实操经验；\n4、良好的论文阅读与工程实现能力，希望在顶会（NeurIPS, ICLR, CVPR）发表过高影响力工作。",
"skills": [AI生成
"PyTorch",
"模型训练",
"大语言模型"
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"preferred_qualifications": "1、2027年11月及之后毕业，硕士及以上学历，计算机、人工智能、信息科学、数学、软件工程等相关专业优先；2、背景： 计算机、数学或相关专业在读（硕士/博士优先），熟悉大模型训练流程",
"job_highlights": "未披露"
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"contact": {
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"fulltext": "研究型实习生-多模态算法-Accio Work\n研究型实习生-多模态算法-Accio Work\n\n基础信息\n毕业起止时间要求：2027-11-01 - 2030-12-31\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：杭州\n\n职位描述\n团队介绍：\nAccio 是一个追求极致的 AI Native Agent 产品/团队。我们不只是在做工具，而是在重塑人机交互的未来。在这里，我们为你提供充足的计算资源（H100/B200 集群支持）、深厚的研究氛围，以及由师兄（AI PhD & 顶会常客）亲自带队的指导。\n项目介绍：\n本项目旨在通过 RL 与其它后训练方法，优化 VLM 的多模态理解能力，解决包括但不限于 VLM tool use，Multi-image 理解等问题。\n岗位职责：\n1、大规模后训练实践： 参与构建多模态训练数据及benchmark，利用分布式训练框架（如 Megatron-LM, verl）进行大规模模型调优；\n2、算法研究与优化： 探索VLM的前沿算法，产出 Novelty 和实用性兼具的工作；\n3、前沿追踪：跟进最新的学术工作，逐步养成比较好的技术品味。\n\n职位要求\n1、2027年11月及之后毕业，硕士及以上学历，计算机、人工智能、信息科学、数学、软件工程等相关专业优先；\n2、背景： 计算机、数学或相关专业在读（硕士/博士优先），熟悉大模型训练流程；\n3、技术栈： 熟悉 PyTorch，对 Megatron，Deepspeed 等分布式框架和分布式并行策略（TP/PP/DP/CP）有实操经验；\n4、良好的论文阅读与工程实现能力，希望在顶会（NeurIPS, ICLR, CVPR）发表过高影响力工作。\n\n在招业务\n阿里国际数字商业集团\n团队介绍：\nAccio 是一个追求极致的 AI Native Agent 产品/团队。我们不只是在做工具，而是在重塑人机交互的未来。在这里，我们为你提供充足的计算资源（H100/B200 集群支持）、深厚的研究氛围，以及由师兄（AI PhD & 顶会常客）亲自带队的指导。\n项目介绍：\n本项目旨在通过 RL 与其它后训练方法，优化 VLM 的多模态理解能力，解决包括但不限于 VLM tool use，Multi-image 理解等问题。\n岗位职责：\n1、大规模后训练实践： 参与构建多模态训练数据及benchmark，利用分布式训练框架（如 Megatron-LM, verl）进行大规模模型调优；\n2、算法研究与优化： 探索VLM的前沿算法，产出 Novelty 和实用性兼具的工作；\n3、前沿追踪：跟进最新的学术工作，逐步养成比较好的技术品味。\n1、2027年11月及之后毕业，硕士及以上学历，计算机、人工智能、信息科学、数学、软件工程等相关专业优先；\n2、背景： 计算机、数学或相关专业在读（硕士/博士优先），熟悉大模型训练流程；\n3、技术栈： 熟悉 PyTorch，对 Megatron，Deepspeed 等分布式框架和分布式并行策略（TP/PP/DP/CP）有实操经验；\n4、良好的论文阅读与工程实现能力，希望在顶会（NeurIPS, ICLR, CVPR）发表过高影响力工作。",
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