阿里巴巴智能算法产品事业部-AIGC运营-杭州
任职要求
1、本科及以上学历,计算机、人工智能、数据科学背景 或 AIGC项目经验优先; 2、熟悉掌握文生图、文生视频等各类大模型能力,乐于持续主动探索,有模型应用案例; 3、种草内容社…
工作职责
1、负责AIGC生成素材的标准及模型评测诊断,达成高质量商品素材量产目标 2、结合手淘用户种草、购物需求,定义并迭代AIGC模型生成图片 或 视频的标准规范; 3、与模型算法紧密协作,定期评测模型并定义、交付高质量标注结果,提高抽卡率; 4、结合AIGC行业新动态及趋势,探索生成素材的新范式。
我们正在打造一款最懂电商的AI Agent智能应用,致力于通过大模型技术高效端到端解决电商商家问题(自动化竞品追踪、营销素材生成、运营数据分析等)。在这里,你将参与定义“什么是好的电商AI”,通过严谨的评测体系,让Agent从“能对话”进化为“能分析、能生成、能服务”。 ● 产品战略与规划:负责电商AI Agent产品的整体战略规划与路径图(Roadmap)设计。基于市场洞察、用户研究和商业目标,独立定义产品核心价值与迭代方向。 ● 产品方案设计:主导核心应用场景(营销内容生成、运营数据洞察等)的产品方案设计,撰写高质量的产品需求文档(PRD),协同设计和研发团队,确保产品方案兼具用户价值、商业可行性与技术前瞻性。 ● 模型能力与效果Owner:构建以业务效果为导向的模型及产品评测体系,定义关键评价指标(Metrics)。深度参与模型技术选型(如RAG、Fine-tuning、Agentic框架设计),持续跟进线上效果,驱动模型迭代与算法优化,为最终的业务结果负责。 ● 数据驱动与商业闭环:建立产品数据监控和分析体系,通过数据洞察用户行为和业务瓶颈。探索并实践产品的商业化路径,推动产品功能与业务增长目标的深度绑定,形成商业闭环。 ● 前沿探索与创新孵化:深度洞察行业及AIGC技术前沿动态(如Agent、多模态能力),探索大模型在电商全链路的创新应用机会,负责新场景、新模式的概念验证(POC)与孵化,为产品构建长期竞争壁垒。
淘宝文本搜索算法团队是淘天集团内专注于创新和优化搜索技术的核心团队。我们的任务是通过持续研发高效、精准的搜索算法,以提升用户的在线购物体验和满意度,进而推动电商平台的商业成功。这一关键角色中,您将参与淘宝搜索功能的核心算法研究,特别是专注于搜索相关性领域和AI搜创新领域。该职位要求理解搜索引擎的工作原理,在深度语义相关性模型、大语言模型、多模态技术等技术方面有突出贡献。作为团队的核心成员,您将不仅要在您的直接工作领域推动技术突破,还要与其他方向的团队(包括召回、排序、机制等)进行全链路联动,共同推进搜索算法的整体优化。 1. 负责大语言模型和多模态大模型在电商内容生成场景的算法研发,包括但不限于进行指令微调(Supervised Instruction Tuning),以增强模型遵循指令生成特定格式和风格内容的能力 。 2. 运用生成式AI技术,为搜索结果页的商品自动生成富有吸引力的标题、精准的卖点摘要,并探索文生图等多模态技术以创造全新的商品展示图像。 3. 建立科学的内容质量与业务效果评估体系,负责对算法模型进行评估和改进,通过A/B实验等方式量化分析生成内容对业务指标的影响,持续推动算法创新与迭代。 4. 与产品、工程及业务团队紧密合作,深刻理解业务需求,推动算法技术转化为实际的产品解决方案,确保技术成功落地。 5. 跟踪并研究大模型领域的前沿技术进展,结合业务需求制定研发方案,探索AI Agent、RAG等技术在电商搜索场景的创新应用。 我们提供 1. 高空间的舞台: 真实、海量、复杂且高价值的业务场景,让你的技术才能得到最大程度的发挥。 2. 前沿的技术挑战: 直接参与定义下一代AI搜索,与行业顶尖人才共同攻克最具挑战性的技术难题。 3. 充足的资源支持: 丰富的计算资源与数据资产,以及鼓励创新和试错的文化氛围。 4. 清晰的成长路径: 完善的职业发展体系和技术晋升通道,支持个人在技术深度和业务广度上的持续成长。
1. 负责多模态与AIGC核心算法的研发与优化,深度推动AIGC技术在视觉智能领域的工程化落地,系统性提升图像、视频等多模态内容的生成质量与语义理解能力; 2. 持续跟踪并深入探索AIGC前沿技术方向,涵盖扩散模型(Stable Diffusion、Flux系列)、自回归生成(AR)及强化学习等核心范式,面向通用场景与垂直领域持续打磨SOTA模型,有效驱动下游业务应用效果提升; 3. 主导推动AIGC技术的产品化创新与规模化落地,重点方向包括智能内容生成工具(图文、视频、广告素材等全链路创作)、基于自然语言指令的通用图像/视频编辑能力,以及多模态内容智能化生产流程的构建与优化。

1. 负责多模态与AIGC核心算法的研发与优化,深度推动AIGC技术在视觉智能领域的工程化落地,系统性提升图像、视频等多模态内容的生成质量与语义理解能力; 2. 持续跟踪并深入探索AIGC前沿技术方向,涵盖扩散模型(Stable Diffusion、Flux系列)、自回归生成(AR)及强化学习等核心范式,面向通用场景与垂直领域持续打磨SOTA模型,有效驱动下游业务应用效果提升; 3. 主导推动AIGC技术的产品化创新与规模化落地,重点方向包括智能内容生成工具(图文、视频、广告素材等全链路创作)、基于自然语言指令的通用图像/视频编辑能力,以及多模态内容智能化生产流程的构建与优化。