阿里巴巴研究型实习生-智能算法产品事业部-广告大模型算法工程师
任职要求
1. 计算机、人工智能、数学等相关专业硕士及以上在校生，能够连续实习3个月以上。 2. 熟悉深度学习主流框架，对大模型、自然语言处理、推荐系统、信息检索等任一领域有深入理解，在人工智能相关的…
工作职责
1. 跟进业界在大模型和大模型推荐等方向的前沿技术趋势，进行广告推荐大模型的技术探索。 2. 探索在真实广告场景中高精度、可落地的大模型推荐方案，包括但不限于异构知识融合、动态数据下的持续学习、高效数据利用和训练策略等。 3. 结合以上方向的探索和研究，撰写发表论文，和业界、学术界保持良好的交流。
我们是阿里妈妈搜索广告算法团队，负责淘宝搜索场景广告技术变现的算法设计和优化，包括并不限于： 1. 负责研究多模态大模型在淘宝海量图文、视频物料理解上的运用； 2. 负责研究生成式大模型/AIGC算法在广告投放物料挖掘上的运用； 3. 负责研究多模态大模型和生成式大模型在搜索广告中的全链路运用和升级； 4. 负责研究搜索广告场景下多物料投放算法的设计和优化，包含商品、直播、短视频等； 5. 负责研究超大规模多模态大模型的训练和推理加速； 6. 负责研究经典CV/多模态任务的设计和优化，包括分类、检测、OCR、度量学习等。
1.参与设计并实现单智能体/多智能体联合出价框架； 2.构建广告竞价中的反事实竞得率建模范式，优化多ADX环境下的广告主收益； 3.在开源仿真环境及真实日志上评估模型效果； 4.结合以上方向的探索和研究，撰写发表论文，和业界、学术界保持良好的交流。
依托淘宝、天猫超大规模商业场景，我们致力于通过最前沿的多模态大模型技术驱动万亿级交易额的增长。在这里你将面对业界最复杂的电商图文、视频语境，与顶尖团队一起探索 AIGC 与多模态技术在搜索广告全链路（召回、排序、创意生成）的深度融合与变现。包括并不限于： 1. 负责电商多模态统一表征： 构建面向海量商品、直播、短视频的超大规模预训练模型（VLM），解决多模态语义对齐、细粒度特征提取及跨模态检索难题。 2. 负责生成式广告物料（AIGC）： 探索 Diffusion Model、LLM 在广告创意自动生成（文案、头图、视频步进）中的应用，提升物料投放质量与点击转化率。 3. 负责多模态驱动的商业决策： 将多模态感知能力深度注入广告全链路（从搜索词理解到广告 CTR/CVR 预估），实现从“看懂图片”到“理解意图”的决策升级。 4. 负责全链路多物料优化： 针对商品、直播间、短视频等多类型物料，设计统一的跨模态排序算法，优化搜索场景下的多元流量分配效率。 5. 负责视觉底层技术创新： 针对电商复杂场景，优化 OCR、商品检测、度量学习及视觉搜索等经典任务，建立行业领先的视觉基座。
1. 跟进和研发大规模语言模型（LLM）的预训练、持续训练、SFT、RLHF 等技术。 2. 跟进多模态的大模型（vLLM）预训练、SFT、RLHF等技术。 3. 研发基于大模型的淘宝问问助手、ChatBot、检索增强、Code、Longchain等下游应用。 4. 结合以上方向的探索和研究，撰写发表论文，和业界、学术界保持良好的交流。