阿里巴巴阿里国际智能技术-广告AIGC算法工程师-日常实习生
任职要求
1. 计算机 / 人工智能 / 机器学习等相关专业在读硕士或高年级本科； 2. 熟练 Python，掌握 PyTorch / TensorFlow / Transformers / Diffusers 中至少一种； 3. 对多模态模型、图像生成、图像编辑、视觉语言模型、生成式 AI 中至少一个方向有研究兴趣或实践经验； 4. 能独立跑实验、分析结果、归纳结论，能读前沿英文论文并落成可验证的实验方案； 5. 有较强的研究热情和技术自驱力。 【加分项…
工作职责
【团队介绍】 我们是 AE广告算法团队，聚焦跨境电商广告场景下的图片创意生成、评估与优化。我们相信下一代创意系统不该只是""出一张图""，而是能把多模态生成模型、视觉语言模型、行业知识库和真实投放反馈闭环起来，持续朝商业效果进化。 在这里你能拿到的，是大多数研究岗给不了的两样东西:真实跨境电商广告场景的完整数据与投放闭环，以及把创新工作沉淀为顶会论文 / 专利 / 对外技术材料的空间。你会走完从创意评测、生成链路分析、创意原子归因到策略优化的完整研究链路，既做业务落地，也做前沿探索。 【岗位描述】 1. 用多模态模型做商品图片创意的生成与编辑，围绕""生成质量 + 商业效果""双目标持续迭代； 2. 设计面向电商创意的评测方法——判断一张生成图是否满足商品表达、投放可用性和效果潜力； 3. 做图像生成 / 图像编辑 / VLM 方向的技术调研、论文复现与实验验证，把前沿方法转化为可上线的方案； 4. 分析生成结果与业务反馈，探索让创意系统从""单次出图""走向""持续进化""的优化机制（归因、偏好学习、策略优化等）； 5. 沉淀实验结论与技术方案，优秀成果进一步形成论文、专利或对外材料。
1. 参与基于Agentic AI的智能测试与质量保障系统研发，探索大模型在知识验证、测试生成、风险防控等核心场景的创新应用； 2. 围绕“规范驱动开发”（Specification-Driven Development）体系，构建知识可信、测试高效、风险可控的AI原生质量基础设施； 3. 开发可运行的代码与工具链（如用例&自动化代码生成引擎），还需输出完整技术方案与文档，支撑业务规模化落地； 4. 结合以上方向的探索和研究，撰写发表论文，和业界、学术界保持良好的交流。
1. 参与基于Agentic AI的智能测试与质量保障系统研发，探索大模型在知识验证、测试生成、风险防控等核心场景的创新应用； 2. 围绕“规范驱动开发”（Specification-Driven Development）体系，构建知识可信、测试高效、风险可控的AI原生质量基础设施； 3. 开发可运行的代码与工具链（如用例&自动化代码生成引擎），还需输出完整技术方案与文档，支撑业务规模化落地； 4. 结合以上方向的探索和研究，撰写发表论文，和业界、学术界保持良好的交流。
1. AIGC技术研究与创新：研究并落地多模态大模型（MLLM）、图像生成与编辑（Diffusion Model、ControlNet、LoRA）、视频生成等前沿技术，推动算法在实际产品中的迭代升级。 2. AI Agent系统开发：设计并构建端到端的AI Agent系统，涵盖工具调用、任务编排、策略优化等环节，实现创意生产流程的智能化与自动化。 3. 广告营销创意生成方案设计：负责图文与视频营销素材的智能生成、编辑方案，以及创意素材的多模态内容理解与效果分析，直接支撑业务增长。 4. 跨团队协作与技术推动：与产品、工程、数据团队紧密配合，推动技术方案从研究到上线的全流程落地。
1. 参与开发广告素材（文本、图片、视频）生产体系，以数据驱动的方式，面向投放效果生产和优化广告素材。 2. 深入挖掘广告内容、用户行为等数据，对海量广告素材进行分析和归因，挖掘潜力素材类型及创意方向。 3. 针对业务特点，跟进业内广告创意生产、多模态理解等技术，并快速在广告业务场景中进行低成本验证与落地。