主分类：大模型与生成式算法研发
辅助：搜索推荐与业务决策算法研发（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",
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"job_title": "研究型实习生-阿里妈妈-AI Agent与大模型算法工程师",
"job_level": "实习",AI生成
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"department": "淘天集团",
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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_website": "alibaba.com",
"company_description": "淘天集团的招聘业务覆盖淘宝、天猫等电商平台。"
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"language": "未披露",AI生成
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"responsibilities": "一、大模型核心技术方向\n① 原生多模态大模型：构建融合文本、图像、视频的生成式多模态模型，建设统一的图文语义表征，支撑电商场景的用户意图理解、商品内容理解与跨模态相关性判别；\n② Agentic 迭代范式：用大模型的生成、推理与标注能力，构建电商知识库与自动化数据生产链路，从\"人工标注 + 规则挖掘\"转向\"大模型主导的知识抽取、自动标注与质量评估\"，形成\"大模型生产数据 → 数据反哺大模型\"的自演进飞轮。\n二、大模型原生业务应用\n① 重塑语义理解全链路：以统一的生成式模型一体化建模 Query 理解、商品理解与相关性判别，大幅提升搜索体验与投放效率；\n② 重构投放与创意优选：基于大模型对用户意图的深度推理，选择更贴近搜索需求的广告内容创意，实现从\"人找广告\"到\"广告懂人\"的跃迁。",
"requirements_text": "- 在 NeurIPS / ICML / ICLR / ACL / EMNLP / CVPR / SIGIR / KDD / AAAI / WWW 等顶会以一作发表论文 2 篇及以上（3 篇及以上优先）；【必要条件】\n- 28届及以后毕业的海内外应届同学；\n- 计算机、AI、数学、统计、自动化、电子工程等相关专业；\n- 扎实的数据结构与算法功底，编程实践能力强；\n- 对LLM后训练（SFT / RLHF / DPO）、多模态模型、Agent、Reasoning等有深入理解或实践；\n- ACM-ICPC / NOI / IOI / Kaggle 竞赛获奖、搜索/推荐/广告/大模型算法相关实习经历优先。",
"skills": [AI生成
"数据结构",
"大语言模型"
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"preferred_qualifications": "在 NeurIPS / ICML / ICLR / ACL / EMNLP / CVPR / SIGIR / KDD / AAAI / WWW 等顶会以一作发表论文 2 篇及以上（3 篇及以上优先）；ACM-ICPC / NOI / IOI / Kaggle 竞赛获奖、搜索/推荐/广告/大模型算法相关实习经历优先",
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"update_date": "20260917",
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"fulltext": "研究型实习生-阿里妈妈-AI Agent与大模型算法工程师\n研究型实习生-阿里妈妈-AI Agent与大模型算法工程师\n\n基础信息\n毕业起止时间要求：2027-08-31 - 2029-09-30\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\n\n职位描述\n一、大模型核心技术方向\n① 原生多模态大模型：构建融合文本、图像、视频的生成式多模态模型，建设统一的图文语义表征，支撑电商场景的用户意图理解、商品内容理解与跨模态相关性判别；\n② Agentic 迭代范式：用大模型的生成、推理与标注能力，构建电商知识库与自动化数据生产链路，从\"人工标注 + 规则挖掘\"转向\"大模型主导的知识抽取、自动标注与质量评估\"，形成\"大模型生产数据 → 数据反哺大模型\"的自演进飞轮。\n二、大模型原生业务应用\n① 重塑语义理解全链路：以统一的生成式模型一体化建模 Query 理解、商品理解与相关性判别，大幅提升搜索体验与投放效率；\n② 重构投放与创意优选：基于大模型对用户意图的深度推理，选择更贴近搜索需求的广告内容创意，实现从\"人找广告\"到\"广告懂人\"的跃迁。\n\n职位要求\n- 在 NeurIPS / ICML / ICLR / ACL / EMNLP / CVPR / SIGIR / KDD / AAAI / WWW 等顶会以一作发表论文 2 篇及以上（3 篇及以上优先）；【必要条件】\n- 28届及以后毕业的海内外应届同学；\n- 计算机、AI、数学、统计、自动化、电子工程等相关专业；\n- 扎实的数据结构与算法功底，编程实践能力强；\n- 对LLM后训练（SFT / RLHF / DPO）、多模态模型、Agent、Reasoning等有深入理解或实践；\n- ACM-ICPC / NOI / IOI / Kaggle 竞赛获奖、搜索/推荐/广告/大模型算法相关实习经历优先。\n\n在招业务\n淘天集团\n一、大模型核心技术方向\n① 原生多模态大模型：构建融合文本、图像、视频的生成式多模态模型，建设统一的图文语义表征，支撑电商场景的用户意图理解、商品内容理解与跨模态相关性判别；\n② Agentic 迭代范式：用大模型的生成、推理与标注能力，构建电商知识库与自动化数据生产链路，从\"人工标注 + 规则挖掘\"转向\"大模型主导的知识抽取、自动标注与质量评估\"，形成\"大模型生产数据 → 数据反哺大模型\"的自演进飞轮。\n二、大模型原生业务应用\n① 重塑语义理解全链路：以统一的生成式模型一体化建模 Query 理解、商品理解与相关性判别，大幅提升搜索体验与投放效率；\n② 重构投放与创意优选：基于大模型对用户意图的深度推理，选择更贴近搜索需求的广告内容创意，实现从\"人找广告\"到\"广告懂人\"的跃迁。\n- 在 NeurIPS / ICML / ICLR / ACL / EMNLP / CVPR / SIGIR / KDD / AAAI / WWW 等顶会以一作发表论文 2 篇及以上（3 篇及以上优先）；【必要条件】\n- 28届及以后毕业的海内外应届同学；\n- 计算机、AI、数学、统计、自动化、电子工程等相关专业；\n- 扎实的数据结构与算法功底，编程实践能力强；\n- 对LLM后训练（SFT / RLHF / DPO）、多模态模型、Agent、Reasoning等有深入理解或实践；\n- ACM-ICPC / NOI / IOI / Kaggle 竞赛获奖、搜索/推荐/广告/大模型算法相关实习经历优先。",
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