阿里巴巴研究型实习生-阿里妈妈-增长算法实习生（AI方向）
任职要求
必备条件： ● 计算机、人工智能、统计学、数学或相关专业硕博在读（2027届及以后毕业）。 ● 扎实的工程与算法基础：熟练掌握Python，熟悉PyTorch/TensorFlow等主流深度学习框架。 ● 深入理解推荐系统/因果推断/时序预测至少一个领域，Kaggle/KDD实战经验加分。 ● 大模型技术发烧友：熟悉Transformer架构，了解常用Prom…
工作职责
【加入前沿战场，定义下一代增长引擎】 在阿里妈妈AI Agent与客户成长团队，我们正用最前沿的Agent技术重构数智化营销生态。 作为团队新生力量，你将直接参与构建日均服务百万级商家的智能增长系统，通过大模型技术实现从用户意图洞察到智能决策的全链路突破。 在这里，你的代码将直接影响中国电商生态的广告决策效率，用AI重新定义商业增长的可能性。 【你将主导的挑战】 智能增长系统攻坚 ● 设计基于LLM的个性化增长策略矩阵，覆盖智能触达、流失预警、投放引导等核心场景。 ● 构建多模态商业理解引擎，融合时序预测（LTV建模）、因果推断（Uplift建模）、生成式优化等创新技术。 ● 主导端到端的AI Agent架构设计，攻克动态Prompt生成、多轮对话决策等关键技术节点。 数据驱动的技术突破 ● 操盘亿级用户行为数据，通过大规模A/B实验验证模型效果，你的每个优化将直接提升DAU/留存率等核心指标。 ● 探索大模型微调+RAG+Agent框架的技术融合，打造行业领先的智能运营解决方案。 【超维成长体验】 三位一体培养体系 ● 双导师制成长：算法大牛+业务专家贴身指导，定期论文精读与代码Review。 ● 全真项目历练：独立负责子模块开发，6个月挑战完整项目生命周期。 ● 前瞻技术视野：参与内部技术峰会，第一时间获取阿里妈妈AI最新研究成果。
1.参与高德地图首页“即时推荐”系统的算法研发，探索大语言模型（LLM/MLLM）与推荐系统的融合创新； 2.协助构建面向LBS场景的AI Agent推荐原型，包括用户意图理解、个性化内容生成、检索增强（RAG）、多步推理等模块； 3.参与生成式推荐相关技术实验，如语义ID建模、指令微调（Instruction Tuning）、偏好对齐（DPO/RLHF）、自动化数据合成等； 4.在指导下，能够完成算法调研、实验设计、代码实现与效果分析，推动技术方案在真实业务场景中验证与落地；
1、数据效能研究（Data Efficiency）：基于多模态大模型训练过程，分析不同模态数据的有效性、信息增益与贡献度；参与数据选择、数据蒸馏、难例挖掘等前沿技术探索，提升训练效率与模型表现； 2、数据–模型协同设计（Co-Design）：与模型团队协作，从训练曲线、梯度信号与分布特征中反推数据质量，研究分阶段（预训练/SFT/对齐）数据策略，设计高效的数据结构与采样机制； 3、高质量数据构建（Data Quality Engineering）：参与多模态数据 pipeline，包括自动标注、Caption 生成、数据去噪与一致性检查；探索弱监督、合成数据与模型 in-the-loop 的高质量数据生产方式； 4、多模态数据分析（Multimodal Analytics）：对训练数据进行覆盖度、偏差与难度分析，构建可视化与指标体系，为模型能力诊断与数据重构提供依据。
1.负责特定芯片上的AI工具链开发； 2.负责针对AI芯片的模型压缩、量化等优化算法开发； 3.负责面向低比特的模型量化和加速优化算法研究。
1.负责特定芯片上的AI工具链开发； 2.负责针对AI芯片的模型压缩、量化等优化算法开发； 3.负责面向低比特的模型量化和加速优化算法研究。