阿里巴巴业务技术-AIGC-LLM大模型应用算法专家-天猫技术
任职要求
1. 对LLM/MLLM模型、智能体（Agent）领域有深入的研究，熟悉常见LLM/MLLM模型，理解LLM的原理和架构，熟悉大模型在推荐、生成、检索增强（RAG）等方向的应用，有行业成功应用经验。 2. 具备扎实的机器学习/深度学习基础，熟练掌握深度学习框架，如PyTorch等，并对其底层原理有深入理解；对常用网络架构比较熟悉，比如Diffusion，Transformer。 3. 具备一定的学术背景，在顶级学术会议（如NeurIPS、ICLR、ICML等）或期刊上有论文发表者优先；有Multi-Agent，RLHF等方面的经验优先。
工作职责
1. 负责LLM及智能体（Agent）方向的研究，为室内智能设计提供创新解决方案； 2. 深入研究最新的论文和研究成果，调研与跟进业界最新进展，跟进SFT、RLHF等技术，探索LLM在电商导购场景的应用 3. 推进LLM模型在家装搭配导购场景的应用：设计基于LLM的技术链路，涵盖数据体系、reasoning能力、效果评估和高效推理能力
团队介绍： 作为中国领先的数字地图内容及导航服务提供商，高德地图日均服务数亿用户出行决策，每日处理超百亿级位置数据。视觉技术中心是驱动高德实现高精度地图、三维重建、LLM/VLM，AI Agent等核心技术，持续突破自动驾驶、AR导航、具身智能、推广搜和生活服务等领域的技术边界。团队不仅在计算机视觉领域持续深耕，更将计算机视觉及AI技术在自主导航、高德打车、生活服务等多元化应用场景。 作为高德地图的核心技术驱动部门，我们以下一代三维地图引擎、多模态理解与生成、空间智能、世界模型等方向为核心，推动智能出行与真实世界连接的深度融合。 团队gihub主页：https://github.com/amap-cvlab 为何加入我们？ 挑战世界级技术难题，追求智能上限 用AI驱动国民级APP的产品迭代和颠覆式创新 岗位职责： 1. 跟进LLM / VLM大模型的最新技术动态，围绕Reasoning技术（如思维链、多步推理）、Long Context技术、自动化数据合成、指令微调（Instruction Tuning）、偏好对齐（RLHF/DPO）等技术，持续推动算法创新与落地； 2. 面向垂直场景打造 LLM / VLM 应用体系，构建端到端数据链路，建立高稳定、低幻觉的模型交付框架，以极致的智能交互体验重塑用户在未来世界的生活与沟通方式。
1. 通过用户/人群理解、流量理解、智能投放助力业务保持行业领先。 2. 算法能力涵盖资金需求预测、资金网络、供需匹配、场景识别、人群聚类/分层、竞对博弈、悖论、行为金融学、全生命周期营销、广告外投、对话机器人等。 3. 结合业务场景探索大模型应用，包括但不限于LLM数据挖掘、LLM4Rec、Agent、AIGC等方向。 4. 通过算法创新和应用创新提升整体运营智能化。
AI导购是一个技术综合型场景，涉及到文本生成、商品推荐、多模态理解、生成等等。LLM相关的大多数技术都能在导购场景中发挥很大的价值。 候选人将会负责 1.淘宝AI导购场景的算法研发，面向亿级别的C端用户，利用前沿的大模型、AIGC等技术，建设服饰场景下的AI搭配能力。 2.利用淘宝海量的用户行为数据和知识，训练符合中国人审美的服饰穿搭多模态理解及生成统一模型；并构建与淘宝子商品的关联算法，生成优质的服饰搭配库。 3.建设在线搭配搜索及推荐系统，包含业务逻辑开发及搜推算法构建，完成在业务场景的应用落地。
1. 基于业务理解，通过数据科学的方法，挖掘业务增长机会点，具备良好的业务理解能力，具备数据挖掘、因果推断等算法能力； 2. 基于消费金融业务，针对花呗和分期等信贷业务，通过数学建模将业务问题抽象成算法问题，设计对应的算法解决方案，包括但不限于机器学习、运筹优化、控制等方法； 3. 算法研究和创新，能将前沿算法技术与业务场景相结合，沉淀创新的算法能力； 4. 结合业务场景探索大模型应用，包括但不限于智能服务对话、AIGC、LLM数据挖掘、LLM4Rec、Agent等方向；