阿里巴巴算法技术-种草意图驱动的多模态泛内容商品挂载实习生项目-多模态算法实习生
任职要求
1. 自然语言处理、机器学习、数据挖掘、人工智能等相关专业的硕士生/博士生； 2. 熟练掌握Tensorflow、Pytorch等深度学习框架，扎实的编程基础，具备独立的算法实现能力； 3. 有LLM、MLLM、检索等实操经验，并且有科研或者项目产出； 4. 良好的逻辑分析能力和数理基础，对算法原理及应用有较深入的理解，在人工智能相关的各类国际顶级会议/期刊中发表过论文者优先。
工作职责
1. 掌握和跟进LLM、MLLM、多模态基座等前沿技术的发展动态； 2. 结合业务需求，深入研究多模态意图定位技术，比如visual/text意图实现商品/卖点信息定位，赋能业务内容/商品理解； 3. 结合业务需求，结合最新的大模型技术，探索更强的多模态语义表征，构建更强检索能力； 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。
淘天内容理解算法团队，聚焦AI发展与业务结合的应用，赋能淘天推荐、搜索、广告、直播等多个业务场域，探索语义理解与搜推广结合应用的新范式。 本岗位负责构建面向视频、商品等多模态内容的高级语义理解系统，深入挖掘内容背后的深层语义信息，推动搜索、推荐、兴趣理解等核心业务的智能化升级。 主要负责的工作有： 1. 多模态高级语义理解：针对视频、图文、商品等内容，开展主题生成、脚本生成、知识抽取、种草意图识别等高级语义理解任务，构建动态可演进的语义Schema体系； 2. 动态语义Schema构建：设计并实现可扩展、可解释的动态语义结构，支持跨模态、跨场景的语义对齐与推理，提升内容理解的深度与泛化能力； 3. 多模态大模型（MLLM）应用与优化：基于多模态大模型进行相关性判断、意图识别、文本生成等任务的微调、蒸馏与推理优化； 4. 向量与语义检索系统：构建高精度、高效率的多模态向量检索系统，支持语义级内容匹配与召回，赋能搜索与推荐系统； 5. 生成式AI技术探索：结合MLLM能力，探索视频脚本理解、种草意图理解、内容摘要生成、AI搜索等生成式应用场景； 6. 跨模态对齐与融合：研究文本、图像、视频、音频等多模态信息的深度融合机制，提升跨模态语义一致性与理解准确率。 推动平台内容理解能力从“看得见”到“看得懂”的跃迁。
Bytelntern：面向2026届毕业生（2025年9月-2026年8月期间毕业），为符合岗位要求的同学提供转正机会。 团队介绍：Data-抖音-生活服务团队，负责抖音APP/抖音火山版 feed流中生活服务推荐方面工作。我们的工作是面向抖音亿级用户进行生活服务推荐算法的优化，包括但不限于短视频/直播/图文等多题材推荐，提升生活服务内容生态、交易效率、种草价值。我们的工作涉及深度学习推荐模型、复杂约束的多目标优化问题，以及CV/NLP等多个学术领域的算法，对多种场景的推荐架构的设计和实现和对产品数据的复杂深入的分析工作。在这里，你可以深入钻研机器学习算法的改进和优化，探索前沿的推荐算法技术，可以通过对产品与生态的深度理解和思考，将算法应用到业务中去，影响产品未来的发展方向，同时也可以接受来自业内一流推荐工程师的指导交流，共同成长。 1、负责抖音APP产品的算法工作，共同搭建业界领先的推荐系统、内容理解系统，为用户提供一流的产品体验； 2、深入理解业务和机器学习技术，优化模型&策略，持续提升推荐效果； 3、深入理解用户行为，结合数据挖掘等技术，优化用户创作和浏览等体验； 4、在抖音各个业务场景应用内容算法，改进内容社区的运行效率，支持下游的算法和产品需求； 5、和产品、运营团队紧密合作，通过对产品和用户的深入理解和分析，制定算法策略促进抖音生态的长期繁荣发展。
1、支持国际化视频生活服务业务，提升用户生服种草，酒旅、餐饮、休闲娱乐等生活服务领域的搜索体验，促进生态良性发展； 2、结合亿级用户搜索和推荐场景，应用机器学习技术提升用户购物体验和转化效率； 3、负责生活服务搜索算法设计与技术实现，搜索全栈（Query分析、相关性、召回、粗排、精排、混排）的个性化行为建模，包括相关性计算、CTR预估、CVR预估、向量召回、价值混排等。
团队介绍 负责下载/小程序、种草、品牌广告在小红书站内的投放优化，致力于打造一流的商业化系统链路、模型能力和机制策略； 工作职责：（满足以下任一即可） 1、负责广告召回模块中的架构演进、模型建设和策略设计； 2、负责广告精排模块中的CTR、CVR模型的深入优化及整体的特征体系建设，优化深转，优化广告主成本达成； 3、负责bidding策略优化与迭代，对出价建模和调控算法有深入了解，通过算法帮助客户提升广告投放效果，使客户达到营销效率最大化； 4、负责全链路中序列建模、蒸馏学习、级联模型及其他业界重点技术的突破； 5、负责库存预估和在线分配等算法的迭代优化；