阿里巴巴淘天算法技术-搜索多模态大模型应用算法工程师-杭州/北京

社招全职2025-04-02地点：北京 | 杭州状态：招聘

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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. 熟悉多模态/大语言模型的基本原理和相关算法，如BLIP2、CLIP、GPT、GPT-4等；
3. 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；
4. 有LM实操经验，参与过大模型预训练，SFT,RLHF等项目者优先；
5. 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.跟进多模态大模型 (VLLM)预训练、SFT、RLHF等技术，调研与跟进最新进展；负责多模态相关性大模型、多模态大模型稀疏检索和稠密模型，多模态大模型个性化预训练方向，以及多模态大语言模型的训练和推理加速；
2. 多模态大模型个性化预训练：研发个性化预训练模型，探索在训练样本、模型参数量等维度上scale-up能带来的收益，研究在电商搜索场景下，CTR和CVR 模型中用户动线特征的挖掘和应用，包括用户行为模型的获取、特征设计、结构优化等个性化建模；
3. 多模态大模型的训练和推理加速：协助研究和开发多模态大语言模型的加速技术，包括但不限于量化、剪枝和蒸馏，以及数据特征和调度优化；实现和优化多模态大模型推理框架，以提高推理速度和效率；与工程团队合作，解决机器学习模型在部署过程中的性能问题；
4. 多模态大模型相关性模型：研发基于多模态大模型的相关性标注和评测大模型，应用到体验实验评测、体验监控、离线数据标注、线上相关性判断等方向；
5. 多模态大模型稀疏检索和稠密模型：研究方向包括不限于：电商词表生成、多模态稀疏词表和稠密表征技术、LLMs幻觉缓解等问题。

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难度：

包括英文材料

NLP+

机器学习+

数据挖掘+

算法+

GPT+

TensorFlow+

PyTorch+

深度学习+

大模型+

SFT+

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1. 负责大语言模型以及多模态大模型的预训练、精调等研发及落地； 2. 负责大模型智能体记忆、规划、工具、RAG能力的研发以及大模型应用的研发。