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": "日常实习生-算法工程师-多模态大模型",
"job_level": "实习",AI生成
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"department": "阿里巴巴控股集团",
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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_industry": "电子商务 / 云计算 / 人工智能",
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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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"language": "未披露",AI生成
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"responsibilities": "1. 从事多模态算法和模型的研究与开发，包括但不局限于文本-图像、文本-视频等跨模态算法研发和优化； \n2. 推进跨模态内容理解/生成前沿技术的创新落地。设计和优化现有算法，提高性能和准确性，确保高质量的用户体验； \n3. 协助基模落地，开展消融实验、数据生产等，配合业务落地；\n4. 持续追踪多模态AI、理解&生成、LLM等方向进展，产出高水平论文，建立行业技术影响力。",
"requirements_text": "1. 自然语言处理、计算机视觉、语音、机器学习、跨模态表征学习等相关专业在读；\n2. 综合素质优秀，对技术有热情，工程能力扎实，有NLP/CV/ML顶会发表经验者，有大规模模型训练工程经验的同学优先；\n3. 良好的学术调研能力，良好的逻辑和数据分析能力，有高质量论文、开源项目、ACM竞赛经历、相关学术会议组织的权威比赛获奖经历或落地项目产出者优先；\n4. 有良好的自我学习能力及自驱力，对前沿领域有强探索欲和好奇心、善于独立思考并反思总结；具备良好的沟通能力和团队协作能力；\n5. 有VLM/LLM 训练经验，打比赛（例如kaggle）取得好成绩优先；\n6. 至少实习6个月，优先考虑可以尽快入职的同学。",
"skills": [AI生成
"机器学习",
"自然语言处理",
"计算机视觉",
"数据分析",
"模型训练",
"团队协作",
"沟通能力",
"学习能力",
"分析能力",
"大语言模型"
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"preferred_qualifications": "2. 综合素质优秀，对技术有热情，工程能力扎实，有NLP/CV/ML顶会发表经验者，有大规模模型训练工程经验的同学优先；3. 良好的学术调研能力，良好的逻辑和数据分析能力，有高质量论文、开源项目、ACM竞赛经历、相关学术会议组织的权威比赛获奖经历或落地项目产出者优先；5. 有VLM/LLM 训练经验，打比赛（例如kaggle）取得好成绩优先；6. 至少实习6个月，优先考虑可以尽快入职的同学",
"job_highlights": "未披露"
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"hire_time": "6. 至少实习6个月，优先考虑可以尽快入职的同学",
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"fulltext": "日常实习生-算法工程师-多模态大模型\n日常实习生-算法工程师-多模态大模型\n\n基础信息\n毕业起止时间要求：2027-01-01 - 2031-01-01\n职位类别：技术类\n招聘项目：阿里巴巴日常实习生\n工作地点：北京 / 杭州\n\n职位描述\n1. 从事多模态算法和模型的研究与开发，包括但不局限于文本-图像、文本-视频等跨模态算法研发和优化； \n2. 推进跨模态内容理解/生成前沿技术的创新落地。设计和优化现有算法，提高性能和准确性，确保高质量的用户体验； \n3. 协助基模落地，开展消融实验、数据生产等，配合业务落地；\n4. 持续追踪多模态AI、理解&生成、LLM等方向进展，产出高水平论文，建立行业技术影响力。\n\n职位要求\n1. 自然语言处理、计算机视觉、语音、机器学习、跨模态表征学习等相关专业在读；\n2. 综合素质优秀，对技术有热情，工程能力扎实，有NLP/CV/ML顶会发表经验者，有大规模模型训练工程经验的同学优先；\n3. 良好的学术调研能力，良好的逻辑和数据分析能力，有高质量论文、开源项目、ACM竞赛经历、相关学术会议组织的权威比赛获奖经历或落地项目产出者优先；\n4. 有良好的自我学习能力及自驱力，对前沿领域有强探索欲和好奇心、善于独立思考并反思总结；具备良好的沟通能力和团队协作能力；\n5. 有VLM/LLM 训练经验，打比赛（例如kaggle）取得好成绩优先；\n6. 至少实习6个月，优先考虑可以尽快入职的同学。\n\n在招业务\n阿里巴巴控股集团\n1. 从事多模态算法和模型的研究与开发，包括但不局限于文本-图像、文本-视频等跨模态算法研发和优化； \n2. 推进跨模态内容理解/生成前沿技术的创新落地。设计和优化现有算法，提高性能和准确性，确保高质量的用户体验； \n3. 协助基模落地，开展消融实验、数据生产等，配合业务落地；\n4. 持续追踪多模态AI、理解&生成、LLM等方向进展，产出高水平论文，建立行业技术影响力。\n1. 自然语言处理、计算机视觉、语音、机器学习、跨模态表征学习等相关专业在读；\n2. 综合素质优秀，对技术有热情，工程能力扎实，有NLP/CV/ML顶会发表经验者，有大规模模型训练工程经验的同学优先；\n3. 良好的学术调研能力，良好的逻辑和数据分析能力，有高质量论文、开源项目、ACM竞赛经历、相关学术会议组织的权威比赛获奖经历或落地项目产出者优先；\n4. 有良好的自我学习能力及自驱力，对前沿领域有强探索欲和好奇心、善于独立思考并反思总结；具备良好的沟通能力和团队协作能力；\n5. 有VLM/LLM 训练经验，打比赛（例如kaggle）取得好成绩优先；\n6. 至少实习6个月，优先考虑可以尽快入职的同学。",
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