阿里巴巴算法工程师-大模型训练
任职要求
1. 自然语言处理、计算机视觉、语音处理、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实操经验，参与过大模型预训练，SFT，RLHF等项目者优先； 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
你的挑战： 攻克LLM全链路训练难题：主导大模型训练，优化模型Scaling Law，结合应用需求突破分布式性能瓶颈，基于RL增强模型推理能力，打造电商领域最懂用户需求的超级大脑（含多模态VLM研发）。 为什么选择淘天？ 1.坐拥电商领域最大规模场景：每天处理数亿次用户交互，覆盖搜索/推荐/广告/客服/营销全链路，你将直接面对全球最复杂的电商需求场景。 2.定义未来购物标准：你研发的模型将服务数亿消费者，结合大语言和多模态模型能力满足用户偏好，影响海量商家经营决策。 3.顶级科研配置：超大规模GPU集群支持大规模参数模型训练，自研分布式框架实现训练推理效率大幅提升，顶级会议发表，前沿技术成果即时输血。 加入我们，你将获得： 1.与NLP/多模态领域顶尖团队共创，解锁大模型在商品理解、智能创作、消费决策、购物对话等场景的无限可能。 2.弹性化的技术路线选择权，既可在大模型基础技术方面突破能力上限，也可深入应用层打造现象级AI产品。 3.打通产学研用全链路：支持技术成果转化顶会论文和专利+百万级ai native用户产品。
T-Star计划是阿里巴巴淘天集团顶尖人才招聘和培养项目，继承“阿里星〞的使命与愿景，面向全球招募顶尖技术人才。首次开设实习生专项招聘，面向2025年10月后毕业的校优秀技术同学。期待你们在淘天，通过极具挑战的前沿课题与亿级规模的海量数据、应用场景，探索和实践最前沿的Al技术，在有价值的业务场景落地技术成果。 你的挑战： 攻克LLM全链路训练难题：主导大模型训练，优化模型Scaling Law，结合应用需求突破分布式性能瓶颈，基于RL增强模型推理能力，打造电商领域最懂用户需求的超级大脑（含多模态VLM研发）。 为什么选择淘天？ 1.坐拥电商领域最大规模场景：每天处理数亿次用户交互，覆盖搜索/推荐/广告/客服/营销全链路，你将直接面对全球最复杂的电商需求场景。 2.定义未来购物标准：你研发的模型将服务数亿消费者，结合大语言和多模态模型能力满足用户偏好，影响海量商家经营决策。 3.顶级科研配置：超大规模GPU集群支持大规模参数模型训练，自研分布式框架实现训练推理效率大幅提升，顶级会议发表，前沿技术成果即时输血。 加入我们，你将获得： 1.与NLP/多模态领域顶尖团队共创，解锁大模型在商品理解、智能创作、消费决策、购物对话等场景的无限可能。 2.弹性化的技术路线选择权，既可在大模型基础技术方面突破能力上限，也可深入应用层打造现象级AI产品。 3.打通产学研用全链路：支持技术成果转化顶会论文和专利+百万级ai native用户产品。 T-Star实习可以带给你什么？ ꔷ ①加入前沿技术探索队伍，参与顶级课题研究，有机会实现工业界项目落地。②跟企业大牛导师/学术界名导一起做有价值的课题。③丰富的技术资源、海量的数据与优秀的团队助力发paper ꔷ 投递T-Star实习生，提前解锁淘天顶级技术岗位，实习与T-Star正式批/应届秋招投递不冲突。拿到T-Star意向书的同时，将获得直通正式批次终面的机会；参与T-Star实习且表现优秀的同学，提供T-Star转正Offer。
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1.算法平台大模型（含LLM）训练和推理优化工作：涵盖PD分离部署、检索增强生成（RAG）、智能代理（Agent）等前沿应用领域，推动技术与业务的深度融合。 2.性能优化：对AI模型训练和推理过程进行性能分析和调优，提升算法执行效率，包括但不限于算法加速、资源调度优化等。 3.工具开发：开发算法研发和部署过程中所需的工具和脚本，提高研发效率，实现算法工程化。 4.技术支持：为AI工程师和研究人员提供技术咨询和支持，帮助他们解决在算法研发过程中遇到的工程问题。 5.跨部门协作：与产品、研发、运维等其他团队协作，确保算法平台的稳定性和可用性。 6.技术研究：跟踪最新的AI工程化技术和趋势，将新技术应用到平台建设中，推动技术创新。