阿里巴巴研究型实习生 - 存储系统非结构化海量数据 AI 检索中的关键技术研究
任职要求
1、熟悉计算机视觉（CV）、自然语言处理 （NLP）和多模态算法的基本原理及应用场景；对RAG系统、大语言模型（LLM）有深入理解，具备RAG系统的搭建、LLM微调等相关项目经验； 2、熟练使用Python编程语言，熟悉常见的数据处理和机器学习库；具备良好的代码…
工作职责
智能存储团队专注于利用前沿的AI技术（包括计算机视觉、自然语言处理、多模态算法和大语言模型等）对海量非结构化数据进行处理、检索、管理。为用户提供海量数据场景下的“数据处理、智能索引、知识建模、知识引导生成”的全流程闭环解决方案。具体工作内容包括： 1、针对视频、图片、文档、音频等多模态文件的解析与理解； 2、基于LLM、VLMs构建的多模态RAG以及Agent应用； 3、图片、视频等AIGC的创新解决方案。 如果您热衷于探索AI技术的边界，并希望将这些技术应用于实际场景中解决复杂问题，那么欢迎加入我们！
面向数据库结构化数据和文件系统非结构化数据，设计并实现一站式的高性能存储底座，优化海量存储场景下元数据库性能，具体研究内容包括但不限于： 1.基于数据库的大规模PB级别数据文件系统的文件metadata管理； 2.支持AI训练和推理的并行文件系统和数据库系统的性能优化； 3.数据库结构化数据和文件系统非结构化数据一站式融合和数据流动、索引构建和检索； 4.跨云并行文件系统。
阿里云的很多存储服务都依托于分布式文件系统搭建。新硬件技术例如CXL给分布式存储系统及构建在上面的各类存储服务的设计提出挑战的同时也带来了大量机遇。 阿里云西雅图云存储团队致力于寻找高素质的研究型实习生在以下领域与我们合作： 1. 探索新硬件特别是CXL在分布式存储系统中的应用； 2. 更先进的容错机制以减少分布式存储系统在设备故障时的不可服务时间。
基于开源的 Diffusion 图像和视频生成模型，构建基础推理和训练引擎，探索前沿的 AIGC 技术，具体职责包括： 1、加入魔搭社区 DiffSynth-Studio 等开源项目的开发，接入先进的图像和视频生成模型，为业界提供领先的推理和训练引擎基建。 2、基于丰富的开源模型生态，探索 AIGC 技术的全新能力，开展多元化的科研项目，包括但不限于图像生成的思维链、跨模态模型的能力集成、理解-生成统一架构模型等，发表高水平学术论文。 3、参与魔搭社区的运营活动，为新模型的开源提供技术支持，推动 AI 技术的普及推广。
阿里巴巴通义实验室-对话智能团队 以大模型对话技术为核心，研究及应用方向包括智能客服、个性化对话、角色扮演、分身复刻、社交智能、数字人等，主要业务场景包括： (1) 通义晓蜜—阿里云智能客服，国内对话式AI市占率第一； (2) 通义星尘-类人智能体创作平台。2020年以来，围绕预训练、对话智能、大模型等方向发表80+篇国际顶会论文，欢迎对大模型感兴趣的你加入我们，一起创造人机对话的未来。 拟研究技术方向： 1. 角色扮演技术（Role-Playing Agent）的研究，在相关性、人设一致性、吸引力、情感、道德等维度取得显著提升； 2. 分身复刻（Character AI）的研究，探索角色所处虚拟世界建模与演化； 3. 数字专家的研究，包括用户心理推断、策略搜索推理等技术； 4. 多模态Character模型的研究，包括语音端到端角色对话模型。