阿里巴巴研究型实习生-阿里妈妈-AIGB基础大模型实习生
任职要求
职位要求： * 计算机/自动化、数学/物理、人工智能等相关专业的博士或优秀硕士； * 聪明、自信，敢于突破，对技术有执着的追求和热爱。 * 以下条件…
工作职责
阿里妈妈-智能广告平台团队负责阿里妈妈核心广告产品的广告主投放效果优化、广告产技能力创新和客户增长。我们通过挖掘广告主多元需求，升级智能投放能力提升投放效果，带动广告预算增长。技术上，我们通过基于大模型、生成算法、强化学习的出价Agent对智能出价系统进行深度优化。 我们在智能出价领域有丰厚的技术底蕴，在NeurIPS、KDD、WWW等国际高水平会议上发表学术论文，并通过技术创新显著提升业务效果。决策智能技术是人工智能的关键研究领域，在大型博弈环境中有广泛应用，例如在线广告、金融市场、电子商务和能源交易。在线广告是典型的大型博弈场景，随着生成算法在广告决策领域的初步成功应用，我们相信决策领域的大模型蕴藏着巨大潜力和广阔的技术探索空间。 具体职责： 1. 深入运用生成算法（如Diffusion、Transformer等）对出价决策模型进行探索与迭代。 2. 探索大模型（LLM）与出价决策模型的融合方案，包括但不限于特征增强、环境建模、端到端决策等。 3. 跟进业界前沿技术趋势，开展前沿算法的研究工作，撰写发表论文。结合实际业务需求，将技术应用到实际业务场景。 加入我们，您将获得： 1. 贴近工业实践的技术挑战，享有丰富的数据资源和强大的计算支持。 2. 深度参与研发团队内部研讨，与顶尖专家共同探讨前沿技术，合作发表国际顶级会议论文。 3. 一对一的行业专家指导，助力业界领先并具有巨大影响力的工作。 4. 可观的实习薪酬以及校招人才计划的绿色通道。
ByteIntern：面向2026届毕业生（2025年9月-2026年8月期间毕业），为符合岗位要求的同学提供转正机会。 团队介绍：字节跳动Seed团队成立于2023年，致力于寻找通用智能的新方法，追求智能上限。团队研究方向涵盖LLM、语音、视觉、世界模型、基础架构、AI Infra、下一代AI交互等、在中国、新加坡、美国等地设有实验室和岗位。 Seed团队在AI领域拥有长期愿景与决心，坚持深耕基础，期望成为世界一流的AI研究团队，为科技和社会发展作出贡献。目前团队已推出业界领先的通用大模型以及前沿的多模态能力，支持豆包、扣子、即梦等超过50个应用场景。 1、开发蛋白质基础大模型，并用于蛋白质序列和结构的设计，比如抗体设计； 2、开发蛋白质构象生成算法和模型； 3、开发端到端的冷冻电镜蛋白质动态结构重构算法和模型； 4、调研已有工作，制定研究方案，完成算法研发，模型训练，实验和论文写作等。
日常实习：面向全体在校生，为符合岗位要求的同学提供为期3个月及以上的项目实践机会。 团队介绍：字节跳动 Seed 团队成立于 2023 年，致力于寻找通用智能的新方法，追求智能上限。团队研究方向涵盖 LLM、语音、视觉、世界模型、基础架构、AI Infra、下一代 AI 交互等，在中国、新加坡、美国等地设有实验室和岗位。 Seed 团队在 AI 领域拥有长期愿景与决心，坚持深耕基础，期望成为世界一流的 AI 研究团队，为科技和社会发展作出贡献。目前团队已推出业界领先的通用大模型以及前沿的多模态能力，支持豆包、扣子、即梦等超过 50 个应用场景。 1、开发自然科学的基础大模型，用于蛋白质结构预测、分子构象生成和蛋白质设计； 2、利用公共基准和数据库评估新的AI/ML方法； 3、与多学科团队密切合作，将创新算法应用于解决前沿挑战。
日常实习：面向全体在校生，为符合岗位要求的同学提供为期3个月及以上的项目实践机会。 团队介绍：字节跳动Seed团队成立于2023年，致力于寻找通用智能的新方法，追求智能上限。团队研究方向涵盖LLM、语音、视觉、世界模型、基础架构、AI Infra、下一代AI交互等、在中国、新加坡、美国等地设有实验室和岗位。 Seed团队在AI领域拥有长期愿景与决心，坚持深耕基础，期望成为世界一流的AI研究团队，为科技和社会发展作出贡献。目前团队已推出业界领先的通用大模型以及前沿的多模态能力，支持豆包、扣子、即梦等超过50个应用场景。 1、开发蛋白质基础大模型，并用于蛋白质序列和结构的设计，比如抗体设计； 2、开发蛋白质构象生成算法和模型； 3、开发端到端的冷冻电镜蛋白质动态结构重构算法和模型； 4、调研已有工作，制定研究方案，完成算法研发，模型训练，实验和论文写作等。
公司介绍 滴滴于 2016 年组建自动驾驶技术研发部门，致力于打造世界领先的 L4 级自动驾驶技术，通过科技让出行更安全、更高效。我们相信，将自动驾驶技术部署在共享出行车队中，将创造最大的社会价值。依托滴滴在出行领域的 先进技术、海量数据、丰富经验和完整的出行平台生态，我们正在打造并运营世界领先的自动驾驶 Robotaxi 车队，推动自动驾驶在城市复杂交通场景中的规模化落地。 职位描述 作为感知团队的一员，你将与国内外顶尖人才一起，研究和开发自动驾驶领域的前沿算法，直接赋能 L4 Robotaxi 的大规模部署。 你将面向真实城市道路场景中的多样化挑战，利用多模态传感器（LiDAR、Camera、Radar 等）设计、开发并优化感知算法，解决物体识别、障碍物检测、场景理解、意图预测与大模型赋能等核心问题。 在这里，你将有机会： 与中美两地的优秀工程师和科学家合作，参与世界级的技术竞争； 深入研究并推动最前沿的学术成果在产业中的落地； 在全球最大出行平台之一的业务场景中，实现科研成果的规模化应用。 主要方向与职责： 你将在以下方向中选定一个或多个方向深入负责，并承担从研发到落地、从算法到系统的端到端职责： （一）物体识别与跟踪 设计并实现基于 LiDAR / Camera / Radar 的多模态检测模型，识别车辆、行人、自行车、静态障碍物、交通标志等 提升精度、召回率与抗扰性（抗遮挡、夜间、恶劣天气、长尾类别） （二）通用障碍物识别 识别未知类别 /未训练类别的障碍物 基于异常检测 /开放类别识别的算法研究与工程实现 在非结构化环境（施工区域、道路损坏、落物等）中提升鲁棒性 （三）场景和意图理解 语义分割、实例分割、道路 /车道/交通标志/交通灯等结构物识别 场景理解，例如施工区域识别、可通行区域识别等 意图理解，例如行人动作识别、起步意图识别等 交互和事件识别，例如多方交互、交通规则冲突、非规范驾驶行为等 （四）感知大模型 /多模态 探索或应用预训练多模态大模型，将视觉、语言、地图/文本信息融合以增强感知能力 零样本 / 少样本 / 跨域泛化的策略研发 将大模型成果迁移到真实车队感知系统中，提升复杂场景下的鲁棒性 （五）模型评估、验证 构建完整的评估管道，包括离线评估 + 真实道路 + 模拟环境测试，支持回归检测与性能监控 指标体系设计 (Precision, Recall, IoU, latency, false positives rate 等)