JD数据
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"job_title": "多模态世界模型强化学习研究与应用-阿里星",
"job_level": "阿里巴巴2027届应届生",AI生成
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"responsibilities": "多模态世界模型强化学习研究与应用-阿里星\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、跟进并研发多模态大模型的强化学习对齐技术,提升模型在多模态任务中的表现;\n2、负责强化学习对齐技术研发,包括Reward Model训练、PPO/DPO/GRPO等策略优化算法的实现与优化;\n3、通过强化学习提升世界模型智能和效果上限提升;\n4、参与设计和开发高效的强化学习训练框架,支持大规模分布式RL训练、高效rollout采样、异步训练pipeline等基础设施建设。\n\n职位要求\n1、计算机、人工智能、自动化等相关专业;\n2、在多模态大模型和生成式模型(扩散/自回归模型)上有资深背景,对前沿进展和领域问题有深入理解;\n3、具有主流大模型的实战经验 (视频生成/VLM/LLM/LMM),有国际高影响力的项目成果;\n4、对 AGI 有极强的热情,能够从第一性原理出发解决世界模型领域问题。\n\n在招业务\nToken Foundry",
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"fulltext": "多模态世界模型强化学习研究与应用-阿里星\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、跟进并研发多模态大模型的强化学习对齐技术,提升模型在多模态任务中的表现;\n2、负责强化学习对齐技术研发,包括Reward Model训练、PPO/DPO/GRPO等策略优化算法的实现与优化;\n3、通过强化学习提升世界模型智能和效果上限提升;\n4、参与设计和开发高效的强化学习训练框架,支持大规模分布式RL训练、高效rollout采样、异步训练pipeline等基础设施建设。\n\n职位要求\n1、计算机、人工智能、自动化等相关专业;\n2、在多模态大模型和生成式模型(扩散/自回归模型)上有资深背景,对前沿进展和领域问题有深入理解;\n3、具有主流大模型的实战经验 (视频生成/VLM/LLM/LMM),有国际高影响力的项目成果;\n4、对 AGI 有极强的热情,能够从第一性原理出发解决世界模型领域问题。\n\n在招业务\nToken Foundry"
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