阿里巴巴阿里国际-高级算法工程师（多模态大模型）-杭州
任职要求
1.在计算机视觉、自然语言处理、多模态理解、数据分析与挖掘方向有相关项目和产品经验，对其中某一领域算法有深入的研究和应用； 2.掌握机器学习和深度学习基础知识，熟悉Pytorch、Tensorflow等至少一种深度学习框架，熟悉常用的CV、NLP等主流网络模型； 3.在多模态预训练学习方向有相关项目和产品经验，对多模态特征的表达和融合、跨模态特征对齐、多任务协同学习算法有深入的研究和应用者优先，有生成式大模型SFT、RLHF相关经验者优先。 4.有相关竞赛经验者优先并在相关方向国际顶会发表过论文者优先。
工作职责
应用计算机视觉、自然语言处理、多模态理解、数据挖掘与机器学习等技术处理阿里国际数字商业集团海量数据，构建多模态预训练大模型底座，落地前沿研究成果，实现技术理论与业务创新，为电商业务场景的商品理解与结构化、图搜与同款、搜索与推荐、数据分析与决策等各类国际化场景应用构建算法基础能力。 1、负责研发电商多模态预训练模型基座，抽象并解决商品理解的基础问题使得模型具备业务通识能力，并构建针对大模型幻觉问题、推理能力、模型加速等关键问题的系统性解决方案，提高下游业务的迭代效率和效果上限。 2、基于多模态预训练大模型，落地商品理解关键场景任务，比如商品类目/属性/标签预测、商品同款、商品图搜等，实现业务指标提升。 3、学习前沿论文与把握技术趋势，深入理解底层算法原理，探索实验面向未来的硬核技术，实现核心技术突破和技术创新，发表相关论文。
我们是AliExpress广告算法团队，该岗位负责AE搜索广告的NLP&相关性、用户体验优化，包括并不限于： 1. 设计和优化搜索广告相关性下的Query理解、类目预测、深度语义相关性、商品理解、实体匹配等方向 2. 对比学习、表征学习、蒸馏学习在语义理解、类目预测、相关性判别等领域的应用和创新 3. 设计合理的全链路管控与供给策略，保证消费者体验、广告主投放效果、平台营收的良好平衡 4. LLM、MLLM在上述方向的全面应用与优化 5. 建立合理的相关性评测方法，进行数据挖掘，迭代数据标注任务，积累电商领域知识数据资产
1.负责商品合规安全业务：基于多模态算法技术，对海量商品信息（包括图片、标题描述等）进行自动化风险识别，精准检测违禁品、知识产权、资质不符等违规内容，提升高危商品的发现效率与防控准确率，保障平台商品生态的合规性与安全性 2.负责内容安全业务：利用多模态算法在海量内容中快速筛选出潜在的风险进行防控 3.负责商品审核业务：主导审核机器人能力建设，结合规则引擎与多模态大模型技术，对海量商品送审请求实现自动化智能审核，在保障审核质量的前提下大幅提升处理效率，降低人工成本
1、基于大模型算法应用进行从需求创建到应用发布全流程各个环节提效工具的开发、建设，提升公司整体需求交付效率； 2、基于大模型算法对公司内部过往的各大提效系统和工具进行整体重建重构，建设智能化工具； 3、对于特定垂类场景模型进行训练、微调、优化评测等，提升模型在垂类场景上的效果； 4、基于公司内部研发过程中的各类痛点的问题，开发有针对性、有前瞻性的工具，并不断进行改进优化。 5、通过自研、集成、二次开发等多种手段，积极推进大模型应用和落地相关实践，系统性的提高研发、测试和项目交付管理全流程的能力和效率。
【部门介绍】 阿里云智能大数据和智能实验室致力于成为通义大模型与行业的桥梁，积极推动AI大模型时代各行业的智能化升级。团队主要负责行业语言大模型、多模态大模型以及大模型基础研究，主要技术成果已成功应用到智慧交通、城市治理、生物医疗、大型国际赛事（亚运会和奥运会）等多个行业大模型中。 【工作内容】 1、负责大模型核心技术的研究与开发，深入理解其工作原理，不断探索创新的技术及其应用场景；解决复杂问题的推理能力scaling up，探索Post-training的前沿技术，如Agent RL、test time learning，并参与research intern的指导，沉淀技术成果，提升部门的AI技术的影响力及AI产品的竞争力，以支撑业务的持续增长。 2、对大模型的效果进行持续调优，通过高效的Post-training手段（SFT、RL等）提升LLM领域模型在业务场景下的表现，支撑通义的AI普惠影响力建设和模型规模化调用。