阿里巴巴算法技术-搜索多模态大模型应用-算法工程师实习生
任职要求
1. 自然语言处理、机器学习、数据挖掘、人工智能等相关专业的硕士生/博士生； 2. 熟悉多模态/大语言模型的基本原理和相关算法，如BLIP2、CLIP、GPT、GPT-4等； 3. 熟练掌握Tensorflow、Pytorch等深度学习框架，…
工作职责
1. 跟进多模态大模型（vLLM）预训练、SFT、RLHF等技术，调研与跟进最新进展；负责多模态相关性大模型、多模态大模型稀疏检索和稠密模型，多模态大模型个性化预训练方向，以及多模态大语言模型的训练和推理加速； 2. 多模态大模型个性化预训练：研发个性化预训练模型，探索在训练样本、模型参数量等维度上scale-up能带来的收益，研究在电商搜索场景下, CTR和CVR 模型中用户动线特征的挖掘和应用，包括用户行为模型的获取、特征设计、结构优化等个性化建模； 3. 多模态大模型的训练和推理加速：协助研究和开发多模态大语言模型的加速技术，包括但不限于量化、剪枝和蒸馏，以及数据特征和调度优化；实现和优化多模态大模型推理框架，以提高推理速度和效率；与工程团队合作，解决机器学习模型在部署过程中的性能问题； 4. 多模态大模型相关性模型：研发基于多模态大模型的相关性标注和评测大模型，应用到体验实验评测、体验监控、离线数据标注、线上相关性判断等方向； 5.多模态大模型稀疏检索和稠密模型：研究方向包括不限于：电商词表生成、多模态稀疏词表和稠密表征技术、LLMs幻觉缓解等问题。
1、负责电商领域的多模态大模型/AIGC算法； 2、服务于淘宝图搜核心业务的大规模视觉和多模态大模型算法技术方向，包括商品多模态理解(VG）、图像理解（open-vocab detector、OCR、服饰细粒度分类等）、图像/多模态表征； 3、致力于为淘宝搜索核心业务打造行业领先的计算机视觉创新技术。
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。 1. 负责搜索个性化算法，致力于实现更准确的用户个性化排序/召回技术，负责设计、实现和优化电商领域的个性化搜索系统 2. 研究LLM如何赋能电商场景下的个性化CTR/CVR预估/个性化向量召回等子领域，结合行为序列预训练建模技术，利用模态对齐、用户行为CoT等技术手段让LLM的推理能力扩展到对用户的个性化偏好的理解与推理上，以提高搜索结果的个性化匹配和用户满意度 3. 推动在搜索场景下实现“个性化生成式检索”的技术革新，旨在通过大语言模型与搜索/推荐系统的深度融合，打造更智能、更个性化的用户体验
淘宝搜索供给算法团队是淘天集团内专注于创新和优化供给效率的核心团队。我们的任务是通过持续攻关从供给到流量策略最终回归用户价值的供给策略，以降低全链路的交易成本，最大化交易剩余价值提升经济效率，进而推动电商平台的商业成功。这一关键角色中，您将参与淘宝供给的核心策略研究，特别是专注于电商价量效应、需求规模、定价以及AI诊断等创新领域。该职位要求理解深度学习的工作原理与供应链的相关知识背景，在运筹规划、大语言模型、多模态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（包括流量分发、商品理解、广告出价等）进行全链路联动，共同推进平台商品供给在结构性上的重要突破。 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价量、组合效应、定价连续决策、运筹规划等深度任务。创新研究Agentic AI、多模态（文图、视频）、生成式调控等前沿方向，从模型层面根本性地提升供给履约确定性、商家经营体感与用户消费体验。 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. 供给生态洞察与实践：深入理解商家成本结构优化在平台流量策略下交付用户消费体验的全流程。建立一套数据导向、科学的、完备的供给优化方法论。以多方共赢的视角设计下一代供给策略的优化方案，确保技术的价值导向。 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）、Agentic AI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： 直接参与并定义最前沿的供给策略，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。
淘宝搜索供给算法团队是淘天集团内专注于创新和优化供给效率的核心团队。我们的任务是通过持续攻关从供给到流量策略最终回归用户价值的供给策略，以降低全链路的交易成本，最大化交易剩余价值提升经济效率，进而推动电商平台的商业成功。这一关键角色中，您将参与淘宝供给的核心策略研究，特别是专注于电商价量效应、需求规模、定价以及AI诊断等创新领域。该职位要求理解深度学习的工作原理与供应链的相关知识背景，在运筹规划、大语言模型、多模态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（包括流量分发、商品理解、广告出价等）进行全链路联动，共同推进平台商品供给在结构性上的重要突破。 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价量、组合效应、定价连续决策、运筹规划等深度任务。创新研究Agentic AI、多模态（文图、视频）、生成式调控等前沿方向，从模型层面根本性地提升供给履约确定性、商家经营体感与用户消费体验。 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. 供给生态洞察与实践：深入理解商家成本结构优化在平台流量策略下交付用户消费体验的全流程。建立一套数据导向、科学的、完备的供给优化方法论。以多方共赢的视角设计下一代供给策略的优化方案，确保技术的价值导向。 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）、Agentic AI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： 直接参与并定义最前沿的供给策略，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。