阿里巴巴研究型实习生-多模态大模型算法工程师

阿里巴巴达摩院医疗AI团队，面向多模态医疗大模型的前沿研究与应用落地，旨在构建筛查-诊断-治疗全流程大模型和Agent系统。 研究方向包括但不限于： ● 多模态医疗大模型的架构设计、训练与优化 Agent系统设计、训练和优化 ● 医学影像（CT/MRI/超声）与医学文本（病历、检验报告等）的跨模态表示学习，多模态对齐，知识图谱增强 ● 医疗领域的视觉‑语言模型（VLM）、医学版GPT及多模态融合方法 ● 少样本/零样本医疗任务泛化、可解释性与可信AI 我们拥有： ● 海量高质量、多模态临床数据（多模态影像+文本+结构化信息） ● 与国内外顶级医院、知名医学专家的长期科研合作 ● 在顶级会议与期刊（Nature子刊、TMI、MICCAI、CVPR、NeurIPS等）的高影响力成果 这是一个将AI大模型与医疗健康结合、面向未来的研究机会。

依托淘宝、天猫超大规模商业场景，我们致力于通过最前沿的多模态大模型技术驱动万亿级交易额的增长。在这里你将面对业界最复杂的电商图文、视频语境，与顶尖团队一起探索 AIGC 与多模态技术在搜索广告全链路（召回、排序、创意生成）的深度融合与变现。包括并不限于： 1. 负责电商多模态统一表征： 构建面向海量商品、直播、短视频的超大规模预训练模型（VLM），解决多模态语义对齐、细粒度特征提取及跨模态检索难题。 2. 负责生成式广告物料（AIGC）： 探索 Diffusion Model、LLM 在广告创意自动生成（文案、头图、视频步进）中的应用，提升物料投放质量与点击转化率。 3. 负责多模态驱动的商业决策： 将多模态感知能力深度注入广告全链路（从搜索词理解到广告 CTR/CVR 预估），实现从“看懂图片”到“理解意图”的决策升级。 4. 负责全链路多物料优化： 针对商品、直播间、短视频等多类型物料，设计统一的跨模态排序算法，优化搜索场景下的多元流量分配效率。 5. 负责视觉底层技术创新： 针对电商复杂场景，优化 OCR、商品检测、度量学习及视觉搜索等经典任务，建立行业领先的视觉基座。

依托淘宝、天猫超大规模商业场景，我们致力于通过最前沿的多模态大模型技术驱动万亿级交易额的增长。在这里你将面对业界最复杂的电商图文、视频语境，与顶尖团队一起探索 AIGC 与多模态技术在搜索广告全链路（召回、排序、创意生成）的深度融合与变现。包括并不限于： 1. 负责电商多模态统一表征： 构建面向海量商品、直播、短视频的超大规模预训练模型（VLM），解决多模态语义对齐、细粒度特征提取及跨模态检索难题。 2. 负责生成式广告物料（AIGC）： 探索 Diffusion Model、LLM 在广告创意自动生成（文案、头图、视频步进）中的应用，提升物料投放质量与点击转化率。 3. 负责多模态驱动的商业决策： 将多模态感知能力深度注入广告全链路（从搜索词理解到广告 CTR/CVR 预估），实现从“看懂图片”到“理解意图”的决策升级。 4. 负责全链路多物料优化： 针对商品、直播间、短视频等多类型物料，设计统一的跨模态排序算法，优化搜索场景下的多元流量分配效率。 5. 负责视觉底层技术创新： 针对电商复杂场景，优化 OCR、商品检测、度量学习及视觉搜索等经典任务，建立行业领先的视觉基座。

1. 参与大模型在行为防控场景中的算法研究与优化工作，针对行为数据多源异构的特点参与包括模型结构设计、训练策略调优等工作 2. 针对行为风控中的意图识别、风险判定等任务，设计并实现高效的模型解决方案 3. 跟踪大模型领域前沿技术进展（如 LLM 微调、RLHF、模型压缩与蒸馏等），并探索在业务场景的落地应用 4. 参与数据清洗、标注策略优化和评估体系建设，持续提升模型效果