阿里巴巴淘天服饰-AIGC图像训练（时尚行业）-杭州
任职要求
1. 2年以上机器学习经验，熟悉主动学习、模型训练、标注任务拆解等。
2. 熟悉服装设计或拍摄场景下的数据情况（如主图素材、各电商社媒渠道图像素材的差异）。
3. 具备基于业务场景需求，快速拆解到技术实现手段（模型迭代需求、现有模型技术选型）并…工作职责
主导复杂场景模型开发与性能优化的服务场景拆解、数据任务拆解、模型微调。 1. 围绕业务场景设计高应用落地可行性的知识图谱，推进知识体系从业务know-how 到模型实现的落地；如定义“轻熟风”的设计要素（如V领、垂感面料、低饱和度配色），并将其转化为可结构化输入模型的标签体系。 2. 数据治理：数据标注的准确性、标注任务的拆解效率（如服饰属性标签的粒度设计是否适配业务场景），以及数据安全合规性（如客户敏感数据脱敏处理）；需提交季度数据质量报告，例如“面料属性标注的准确率提升至95%”。 3. 根据服饰行业出图效果，和算法合作优化AIGC模型（如微调、数据标注、效果评估）；设计模型评估指标，跟踪业务效果（如预测准确率、质检效率提升）。 4. 针对供应链场景，需整合生产数据（如面料库、版型库）与AI生款策略，优化模型和生产链路，提升出图质量，平衡成本与交付时效。 5. 建立贴合业务需求的，科学的模型效果测算方法论和评估体系，定期输出业务价值报告（如AIGC内容的用户点击率提升、供应链效率优化等）。 6. 建立标注人员质量评分机制（如标注错误率＜5%为达标），定期淘汰低效外包资源。 7. 具备独立设计AB实验，通过A/B测试验证运营策略的能力，例如测试“搭配prompt调用策略有效性”、“不同模型选型下”的客户满意度差异等。
职位名称：AIGC时尚产品运营专家（图像生成方向） 技术与时尚的跨界枢纽, 直接参与定义下一代时尚产业基础设施,构建横跨科技与时尚圈的稀缺职业资产 负责将前沿AIGC图像生成技术转化为服装产业生产力，搭建从算法调优到商业落地的完整闭环，驱动设计创新与业务增长； 1. 垂直场景技术落地，深度解构服装行业痛点（趋势预测/图案设计/电商视觉），制定AIGC图像生成技术的应用场景图谱； 2. 主导开发适配服装材质、版型、色彩的专业化生成模型； 3. 完成数据资产壁垒构建，搭建时尚领域专属素材库（面辅料库/秀场图库/版型数据库），设计数据标注标准与增强方案； 4. 开发行业知识增强模块，将流行趋势报告、色彩体系等专业信息注入模型训练；
主导复杂场景模型开发与性能优化的服务场景拆解、数据任务拆解、模型微调。 1. 围绕业务场景设计高应用落地可行性的知识图谱，推进知识体系从业务know-how 到模型实现的落地；如定义“轻熟风”的设计要素（如V领、垂感面料、低饱和度配色），并将其转化为可结构化输入模型的标签体系。 2. 数据治理：数据标注的准确性、标注任务的拆解效率（如服饰属性标签的粒度设计是否适配业务场景），以及数据安全合规性（如客户敏感数据脱敏处理）；需提交季度数据质量报告，例如“面料属性标注的准确率提升至95%”。 3. 根据服饰行业出图效果，和算法合作优化AIGC模型（如微调、数据标注、效果评估）；设计模型评估指标，跟踪业务效果（如预测准确率、质检效率提升）。 4. 针对供应链场景，需整合生产数据（如面料库、版型库）与AI生款策略，优化模型和生产链路，提升出图质量，平衡成本与交付时效。 5. 建立贴合业务需求的，科学的模型效果测算方法论和评估体系，定期输出业务价值报告（如AIGC内容的用户点击率提升、供应链效率优化等）。 6. 建立标注人员质量评分机制（如标注错误率＜5%为达标），定期淘汰低效外包资源。 7. 具备独立设计AB实验，通过A/B测试验证运营策略的能力，例如测试“搭配prompt调用策略有效性”、“不同模型选型下”的客户满意度差异等。
1、驾驭亿级规模核心系统：负责本地零售亿级商品库的顶层架构设计与演进，主导 SPU/CSPU 等基础模型建设，支撑高并发下的搜索、选品及多渠道分发，打造行业领先的商品数据底座。 2、引领前沿的 AI 大模型落地：深度参与AIGC 在商品全生命周期的变革，利用多模态大模型重塑智能发品、自动归类、内容生成及质量质检流程，推动业务从“人工运营”向"智能自治"跃迁。 3、构建数据与智能闭环：携手算法与产品团队，建立“数据 - 模型 - 业务”的高效反馈闭环。通过RAG 知识库、批量推理及自动化实验等前沿技术，持续优化商品数据的准确性与转化效率，赋能零售搜索与智能决策。 4、探索研发新范式与极致性能：在保障系统高可用与极致稳定性的同时，率先探索 Vibe Coding、AI Agent 等新范式在研发流中的落地，提升团队整体效能，解决海量数据下的复杂工程挑战。
团队介绍： 高德地图机器学习研发部是公司AI核心技术引擎，聚焦多模态大模型、视频生成与理解、图像编辑与生成等前沿领域。团队深耕人工智能技术落地，支撑亿级用户产品，同时长期投入前沿探索，在NeurIPS/ICLR/CVPR/ACL等顶会发表多篇论文，多项成果入选“最有影响力论文”榜单。我们拥有海量数据与算力资源，鼓励创新突破，诚邀你与顶尖算法专家并肩，共同定义AI的未来！如果你渴望挑战多模态与生成式AI的技术巅峰，在视频、图像、大模型的交叉领域实现突破，欢迎加入我们！团队的github页面是：https://github.com/AMAP-ML/ 我们提供 • 参与亿级用户产品的AI核心算法研发，见证技术直接赋能业务； • 与学术大牛和工业界专家共事，持续提升技术视野； • 顶配算力资源+开放创新氛围，支持前沿探索与顶会论文发表。 具体职责包括但不限于： 1. 视频生成：负责视频生成技术的前沿技术的研究，对AIGC的diffusion和auto-regressive技术有深入了解，在T2I/AIGCT2V/I2V上面有一定的研究，图文对齐，长视频生成等有一定的研究，做好视频生成在高德业务（广告，POI详情页等）中的进行落地。 2. 视频理解：能够使用和优化多模态大模型对用户上传的视频进行质量理解，标签，densecaption，视频summary等生成，作用到视频的搜索，广告，推荐等业务的落地。 3. 世界模型： 参与世界模型的构建，能够使用最新的视频生成技术，3D技术等构建符合人类物理规律的统一的世界模型，在高德的业务进行落地。 4. 紧跟技术前沿和技术沉淀，形成顶会论文和专利。