阿里云研究型实习生 - 基于大模型预训练的推荐场景多模态建模技术研究
实习兼职阿里云研究型实习生地点：北京 | 杭州状态：招聘
任职要求
• 计算机科学、人工智能、数据科学等相关专业博士或硕士，有在国际顶级会议或期刊上发表相关领域论文的经历者优先。 • 深入了解多模态微调和训练，以及自监督训练相关的模型，如CLIP, DINO, InternVL, QWen-VL等，有实际项目经验者优先。 • 熟悉推荐系统的常见模型如DIN, SIM等，对推荐多模态相关模型如SIMTIER等有研究者优先。 • 熟练使用TensorFlow, PyTorch等深度学习框架，具备较强的编程能力和分析能力。 • 实习时间至少六个月。
工作职责
多模态大模型与推荐系统的结合应用是当前业界前沿的研究方向，旨在通过结合多模态大模型和用户行为数据来提升推荐系统的性能。阿里云人工智能平台（PAI）团队正致力于这一领域的探索与实践，以解决跨场景推荐、冷启动等问题，提高推荐模型在行为数据稀疏场景下的表现。我们的研究和开发方向包括但不限于： 1. 多模态大模型与行为数据的融合：研究多模态大模型（如图像、文本等）与用户行为数据结合的微调训练方法，探索最佳的数据融合策略。 2. 特征对齐：探索新的建模方式，实现多模态特征与用户行为特征之间的对齐，确保模型能够充分利用多种类型的数据提升推荐效果。 3. 推荐模型的优化：在现有推荐模型的基础上，引入多模态特征，优化推荐算法，特别是在冷启动和跨场景推荐等挑战性场景下，提升推荐效果。
包括英文材料
数据科学+
https://roadmap.sh/ai-data-scientist
Step by step roadmap guide to becoming an AI and Data Scientist
推荐系统+
[英文] Recommender Systems
https://www.d2l.ai/chapter_recommender-systems/index.html
Recommender systems are widely employed in industry and are ubiquitous in our daily lives.
TensorFlow+
https://www.youtube.com/watch?v=tpCFfeUEGs8
Ready to learn the fundamentals of TensorFlow and deep learning with Python? Well, you’ve come to the right place.
https://www.youtube.com/watch?v=ZUKz4125WNI
This part continues right where part one left off so get that Google Colab window open and get ready to write plenty more TensorFlow code.
PyTorch+
https://datawhalechina.github.io/thorough-pytorch/
PyTorch是利用深度学习进行数据科学研究的重要工具，在灵活性、可读性和性能上都具备相当的优势，近年来已成为学术界实现深度学习算法最常用的框架。
https://www.youtube.com/watch?v=V_xro1bcAuA
Learn PyTorch for deep learning in this comprehensive course for beginners. PyTorch is a machine learning framework written in Python.
深度学习+
https://d2l.ai/
Interactive deep learning book with code, math, and discussions.
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