TCL专利运营实习生

1、市场调查研究： （1）协助收集和整理目标行业的技术发展趋势、市场竞争格局及主要厂商信息； （2）调研特定公司或产品的市场表现、商业模式及知识产权布局情况； （3）撰写简明扼要的调研报告，为运营策略提供数据支持。 2、法律调查与分析： （1）跟踪并协助检索相关行业或技术的全球诉讼案件的动态； （2）整理和分析相关行业或技术热门司法辖区专利相关的法律法规和政策。 3、案例研究： 协助收集和整理国内外相关典型的专利运行、诉讼及交易案例，参与案例分析。

在阿里云大数据智能运维场景中，存在大量时间序列异常检测的需求，涉及成本指标、集群、数据库实例、计算作业等诸多监控场景。 阿里云大数据技术与工程团队在时间序列异常检测方向深耕多年，特别是单指标的异常检测方面，支撑了集团内和公有云多个重要的场景。包括（1）Dataworks提供数据质量监控（DQC）动态阈值能力，自动监控集团内部和公有云Dataworks用户的数据表质量；（2）为Flink提供作业延迟的自动监控，实现海量作业异常的自动捕捉，帮助SRE及时发现大规模用户问题并确定影响面等。 但我们发现在只能运维复杂场景下精准的时序异常检测依然存在诸多技术挑战。例如（1）Hologres的实例异常发现，常常需要联合多个数据库性能相关指标综合判断，单指标的异常检测无法做出准确决策。（2）在包含主指标与子指标的下钻场景中，如大数据平台整体资源使用率和各产品资源使用率。在主指标出现异常时，还期望能够准确定位到对异常贡献度最大的子指标。 因此，团队计划在自研算法同时，通过RI项目引入高校优秀学生资源提高团队竞争力，同时也为未来招聘提供优秀候选人。

研究领域： 人工智能 项目简介： 蚂蚁国际当前处于全球化和AI规模化应用的战略关键节点中，为支持多条业务线的业务规模化增长，蚂蚁国际风控致力于AI的创新及其在风控场景的应用。应用场景包括但不限于基于多智能体的风控决策系统， Deepfake识别，风控深度推理大模型等解决实际业务痛点。团队鼓励创新，勇于探索及突破前沿AI能力边界。 1.负责foundation model和生成式AI智能体构建，追踪业界文本生成、思维学习、内容理解等方向的最新技术，极致优化预训练、微调、领域知识注入、RLHF、RM、AI可解释能力。 2.负责AI技术前沿技术跟踪、创新和落地，例如，利用意图理解、图文理解等构建新一代的生成式审核机器人与辅助系统，运用反馈标注、知识体系建设、知识图谱构建等任务；利用多模态技术对图像、文本、结构化数据进行融合学习，致力于挖掘风控场景问题并全面提升风险运营效率，并帮助实现对合规、欺诈、洗钱等风险的高效管控。 3.深入跟踪调研前沿技术方向 ，包括但不限于 NLP/CV/多模态/智能体等，并适时进行技术分享。推动相关领域技术创新，进行专利申请和学术文章发表，产出至少一篇CCF-A以上论文。

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