阿里巴巴阿里妈妈-多模态技术在电商同款识别中的应用研究-算法实习生

1.协助美术团队和AI团队制定针对各类视觉表现效果、数据生产流程需求的技术方案，并通过开发工具、制作实例、提供建议等方式在引擎中实现； 2.结合效果和硬件平台限制，与程序开发、美术团队配合制定渲染效率与质量优化方案，制定资源规范； 3.通过编写脚本工具，探索优化工作流程等方式，协助美术团队提升生产效率和质量； 4.生产一部分技术性较强的美术资源； 5.项目组工作对接和技术支持； 6.关注并思考业界新的工具、趋势在工作室内项目应用的可行性，对美术等相关岗位进行新技术相关的培训。

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. 核心模型研发与创新： 负责淘宝主搜的核心算法研发，主导设计和优化面向电商场景的相关性大模型。重点投入Agentic Search、多模态（文图、视频）相关性、AI生成式搜索等前沿方向，从模型层面根本性地提升搜索相关性、用户体验和商业效率。 2. 电商知识资产构建： 主导构建电商领域的高质量多模态数据飞轮。通过知识库建设、主动学习、数据挖掘和智能标注等手段，持续迭代和优化数据质量，为大模型的训练和迭代提供核心“燃料”，沉淀公司级的电商知识数据资产。 3. 用户体验洞察与度量： 深入理解和洞察电商搜索场景下的用户意图与行为模式，建立并完善一套科学的、数据驱动的搜索体验分析与评估方法论。以量化指标和用户反馈指导模型迭代方向，确保技术创新最终服务于用户价值。 4. 前沿技术探索与应用： 密切追踪LLM（大语言模型）、MLLM（多模态大模型）、NLP、AIGC等领域的最新技术进展。快速进行技术预研、验证，并将其创造性地应用于电商搜索业务中，解决实际问题。在应用基础上进行技术创新，鼓励发表高水平论文、申请技术专利，构建团队在行业内的技术影响力。 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、参与支付宝客户端 实时音视频技术的能力建设，包括 音视频编解码 / 端到端系统优化 等研发工作； 2、参与支付宝客户端 实时网络传输技术的能力建设，包括 流式协议设计 / 低延时系统优化 等研发工作。

我们正在构建下一代企业级 AI 知识中枢——不是一个实验室里的 Demo，而是一套正在真实运转、服务数万人的智能系统。从支撑百万级文档的智能问答引擎，到覆盖全公司的 AI 办公助手，我们的技术每天都在改变真实用户的工作方式。而现在，我们正在迈向更具野心的目标：构建企业的组织认知系统（Organizational Intelligence）——让 AI 不仅回答问题，更能理解组织如何运转、知识如何流动、决策如何形成。 通过连接文档、会议、IM、代码、项目与业务流程，我们正在定义企业 AI 的三层核心架构：Memory — 组织记忆：可持续沉淀、持续演化的知识底座；Cognition — 组织认知：理解上下文、识别模式、辅助决策；Agent — 智能行动：自主规划、多步执行、自我进化。 核心职责： 1、 多模态 RAG 架构设计面向文本、图像、表格、视频的统一检索增强生成框架，攻克跨模态知识索引与融合的核心挑战，让企业知识库中的每一种信息形态都能被精准理解和召回。 2、Agent 强化学习与自主规划探索基于 RL 的工具调用与任务规划能力，实现多轮多步骤复杂办公任务的自主执行，构建具备长期记忆与自我进化能力的下一代办公 Agent。 3、大模型可信度与幻觉抑制研究幻觉检测与抑制技术，构建事实一致性评估体系与证据链追溯机制，确保企业级知识问答输出的每一个字都经得起验证。