阿里巴巴LLM大模型应用算法实习生
任职要求
1. Agent方向：深入理解Transformer架构、掌握预训练（Pretrain）、监督微调（SFT）等基础算法，并深入应用 RLHF、RLAIF、DPO/GRPO 等对齐技术； 2. LLM方向：熟悉常见LLM模型，理解LLM的原理和架构，扎实的机器学习/深度学习基础，熟练掌握深度学习框架，如PyTorch等，并…
工作职责
1. Agent方向：直接参与到导购Agent的算法研发工作，包含无障碍导购Agent、搜索导购Agent两个Agent项目并结合技术创新与实际业务落地，产出高质量论文、专利与开源成果。包括相关项目的高质量数据构建，支撑复杂任务建模与行为学习，运用大模型SFT、RL等Post-training训练方法并探索 Online RL 等前沿方法，设计并落地“过程监督 + 结果监督”联合训练范式，融合MCTS、ToT、Reflection等推理方法，等等； 2. LLM应用方向：探索基于LLM的Query理解大模型，通过天猫的数据微调大模型生成ID表征向量，在搜索和推荐算法各模块进行深度的探索和应用。包括但不限于语义相关性、类目预测、召回排序等。探索生成式搜索技术（如Query扩展、结果摘要生成），助力搜索从“信息呈现”向“决策辅助”升级； 3. 结合业务需求，设计和扩展LLM的应用场景范围及规模，提高模型微调后再垂直领域的应用及专家模式的架构尝试； 4. 跟踪LLM与Agent领域的国际前沿技术动态，开展前沿算法的研究工作，推动技术创新在业务场景中的落地应用，重点突破复杂推理、GUI Agent、AI搜索等方向的技术沉淀和业务创新。
【课题说明】 随着美团业务向多个海外市场拓展，推荐与搜索系统面临多国家、多语言场景下的核心技术挑战：一方面，不同语言的语义理解差异、跨语言迁移能力不足、低资源语言数据稀缺等问题制约了搜索相关性体验；另一方面，各国市场用户行为模式、文化偏好、消费习惯差异显著，传统推荐系统难以在多国场景下实现统一建模与高效迁移。 本课题旨在打造面向多国多语言场景的推荐搜索一体化解决方案，融合多语言语义理解与大语言模型（LLM）能力，构建具备跨国泛化能力的推荐搜索系统，全面提升境外业务的用户体验与转化效率。 【建议研究方向】 方向一：多国多语言搜索相关性 多语言语义表征建模：基于多语言预训练模型（如mBERT、XLM-R等），结合本地化业务数据，构建适配多国语言的搜索相关性表征模型，提升跨语言语义对齐能力。 低资源语言相关性增强：针对数据稀缺的小语种市场，探索数据增强、跨语言迁移学习、零/少样本学习等技术，提升低资源语言下的相关性判断能力。 多国统一相关性评估体系：设计面向多国多语言场景的相关性评估框架，结合人工标注与模型自动评估，构建可扩展的多语言相关性基准。 方向二：LLM-based 多国家统一推荐 LLM驱动的跨国用户意图理解：基于多语言LLM，对不同国家用户的行为序列与搜索意图进行统一建模，提升跨国场景下的用户偏好理解能力。 多国统一推荐基座模型：探索以LLM为基座，通过多国数据联合训练与国家/文化特征注入，构建可快速适配各国市场的统一推荐模型，降低多国分治的维护成本。 跨国冷启动与迁移学习：针对新兴市场数据稀缺问题，研究基于LLM的跨国知识迁移与冷启动方案，提升新市场推荐效果的快速收敛能力。
【愿景】 随着美团业务向多个海外市场拓展，推荐与搜索系统面临多国家、多语言场景下的核心技术挑战：一方面，不同语言的语义理解差异、跨语言迁移能力不足、低资源语言数据稀缺等问题制约了搜索相关性体验；另一方面，各国市场用户行为模式、文化偏好、消费习惯差异显著，传统推荐系统难以在多国场景下实现统一建模与高效迁移。本岗位致力在打造面向多国多语言场景的推荐搜索一体化解决方案，融合多语言语义理解与大语言模型（LLM）能力，构建具备跨国泛化能力的推荐搜索系统，全面提升境外业务的用户体验与转化效率。 【你将参与】 方向一：多国多语言搜索相关性 1.多语言语义表征建模：基于多语言预训练模型（如mBERT、XLM-R等），结合本地化业务数据，构建适配多国语言的搜索相关性表征模型，提升跨语言语义对齐能力。 2.低资源语言相关性增强：针对数据稀缺的小语种市场，探索数据增强、跨语言迁移学习、零/少样本学习等技术，提升低资源语言下的相关性判断能力。 3.多国统一相关性评估体系：设计面向多国多语言场景的相关性评估框架，结合人工标注与模型自动评估，构建可扩展的多语言相关性基准。 方向二：LLM-based 多国家统一推荐 1.LLM驱动的跨国用户意图理解：基于多语言LLM，对不同国家用户的行为序列与搜索意图进行统一建模，提升跨国场景下的用户偏好理解能力。 2.多国统一推荐基座模型：探索以LLM为基座，通过多国数据联合训练与国家/文化特征注入，构建可快速适配各国市场的统一推荐模型，降低多国分治的维护成本。 3.跨国冷启动与迁移学习：针对新兴市场数据稀缺问题，研究基于LLM的跨国知识迁移与冷启动方案，提升新市场推荐效果的快速收敛能力。
千问学习算法团队致力于使用AI技术重塑面向未来的学习体验。在这里您将与我们一起挑战前沿的产品技术问题，并收获服务千万级用户的成就感和影响力。 核心职责： 1. 主导教育场景下多模态大模型（文本/图像/视频）的全流程算法研发工作，包括数据构建、指令微调、RLVR、RLHF等关键环节 2. 针对教学场景设计专属后训练与微调方案（如解题步骤生成、作业批改、互动答疑等），提升核心模型的专业性与可用性 3. 跟进业界最新进展和SOTA模型和算法，并与教育场景特点进行深度结合，推动智能化教学和个性化学习落地
千问学习算法团队致力于使用AI技术重塑面向未来的学习体验。在这里您将与我们一起挑战前沿的产品技术问题，并收获服务千万级用户的成就感和影响力。 核心职责： 1. 主导教育场景下多模态大模型（文本/图像/视频）的全流程算法研发工作，包括数据构建、指令微调、RLVR、RLHF等关键环节 2. 针对教学场景设计专属后训练与微调方案（如解题步骤生成、作业批改、互动答疑等），提升核心模型的专业性与可用性 3. 跟进业界最新进展和SOTA模型和算法，并与教育场景特点进行深度结合，推动智能化教学和个性化学习落地