阿里巴巴达摩院-多模态大模型算法工程师（视频理解方向）-杭州
社招全职3年以上技术类-算法地点：杭州状态：招聘♡ 收藏
工作描述
任职要求 1. 计算机、人工智能、电子信息、数学等相关专业，硕士及以上学历，具备 3 年以上视频/多模态算法研发经验。 2. 具备扎实的深度学习与计算机视觉基础，熟练使用 Python 与 PyTorch；理解多模态大模型原理，具有模型微调及 SFT、DPO/GRPO 等后训练实践，能用于解决视频理解问题。 3. 具备完整的项目经验，能独立完成从需求分析、方案设计、算法研发到上线交付的全流程；具备较强的问题分析能力，能在效果、性能、开发成本与业务收益之间合理取舍。 4. 具备良好的沟通协作能力，能与业务、产品及工程团队进行技术沟通和项目推进。 加分项 1. 有音视频-文本跨模态融合、长视频/长上下文建模的研究或落地经验。 2. 有较强工…
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包括英文材料
学历+
算法+
https://roadmap.sh/datastructures-and-algorithms
Step by step guide to learn Data Structures and Algorithms in 2025
https://www.hellointerview.com/learn/code
A visual guide to the most important patterns and approaches for the coding interview.
https://www.w3schools.com/dsa/
深度学习+
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Interactive deep learning book with code, math, and discussions.
OpenCV+
https://learnopencv.com/getting-started-with-opencv/
At LearnOpenCV we are on a mission to educate the global workforce in computer vision and AI.
https://opencv.org/university/free-opencv-course/
This free OpenCV course will teach you how to manipulate images and videos, and detect objects and faces, among other exciting topics in just about 3 hours.
Python+
https://liaoxuefeng.com/books/python/introduction/index.html
中文，免费，零起点，完整示例，基于最新的Python 3版本。
https://www.learnpython.org/
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https://www.youtube.com/watch?v=K5KVEU3aaeQ
Master Python from scratch 🚀 No fluff—just clear, practical coding skills to kickstart your journey!
https://www.youtube.com/watch?v=rfscVS0vtbw
This course will give you a full introduction into all of the core concepts in python.
PyTorch+
https://datawhalechina.github.io/thorough-pytorch/
PyTorch是利用深度学习进行数据科学研究的重要工具，在灵活性、可读性和性能上都具备相当的优势，近年来已成为学术界实现深度学习算法最常用的框架。
https://www.youtube.com/watch?v=V_xro1bcAuA
Learn PyTorch for deep learning in this comprehensive course for beginners. PyTorch is a machine learning framework written in Python.
大模型+
https://www.youtube.com/watch?v=xZDB1naRUlk
You will build projects with LLMs that will enable you to create dynamic interfaces, interact with vast amounts of text data, and even empower LLMs with the capability to browse the internet for research papers.
https://www.youtube.com/watch?v=zjkBMFhNj_g
SFT+
https://cameronrwolfe.substack.com/p/understanding-and-using-supervised
Understanding how SFT works from the idea to a working implementation...
GRPO+
https://cameronrwolfe.substack.com/p/grpo
Most early work on RL for LLMs used Proximal Policy Optimization (PPO) as the default RL optimizer, but recent reasoning research relies upon Group Relative Policy Optimization (GRPO).
TensorRT+
https://docs.nvidia.com/deeplearning/tensorrt/latest/getting-started/quick-start-guide.html
This TensorRT Quick Start Guide is a starting point for developers who want to try out the TensorRT SDK; specifically, it demonstrates how to quickly construct an application to run inference on a TensorRT engine.
ONNX+
https://github.com/onnx/tutorials
Open Neural Network Exchange (ONNX) is an open standard format for representing machine learning models.
[英文] Introduction to ONNX
https://onnx.ai/onnx/intro/
This documentation describes the ONNX concepts (Open Neural Network Exchange).
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