蚂蚁金服研究型实习生-高真人感语音合成大模型的研究与应用落地

欢迎加入阿里巴巴数字人团队！ 如果你对以下领域感兴趣，并希望在实际项目中积累经验，欢迎加入我们！ 你将参与的工作： 个性化数字人形象生成系统 在海量用户数据和先进技术支持下，协助开发能够生成千人千面个性化虚拟形象的系统。 学习并应用基础的图像处理和生成模型，帮助提升系统的定制化能力。 高表现力肢体表情驱动技术研发 参与研发基于动作捕捉、表情合成和实时渲染技术的数字人表情和肢体动作驱动系统。 协助优化现有技术，使数字人的表情和动作更加自然流畅，增强情感表达能力。 核心技术难题攻克 在导师指导下，学习和探索基于扩散模型的高质量数字人生成技术。 多模态统一大模型的应用 了解并参与多模态信息融合的研究，结合图像、文本、音频等多种信息，构建具备理解能力和生成能力的数字人系统。 协助解决业界尚未突破的技术瓶颈，推动技术创新。 相关研究课题细分方向： 数字人形象定制与风格化迁移 协助开发和优化数字人形象定制生成能力，适配不同的实时互动场景。 学习并应用基本的图像处理和生成算法，提升系统的灵活性和适应性。 数字人表情与肢体动作驱动 在导师指导下，参与数字人表情和肢体动作驱动技术的研发。 协助测试和优化现有系统，使其表现力更接近真人水平。 数字人多模态理解感知能力 参与构建数字人与用户的实时交互系统，提升其理解和响应能力。 协助进行多模态信息融合实验，增强数字人的个性化服务能力。 我们期待你是： 计算机科学、软件工程、人工智能等相关专业的在校学生（本科或研究生）。 对数字人技术有浓厚兴趣，愿意在实践中学习和成长。 具备一定的编程基础（如Python、C++），熟悉常用的数据处理和机器学习框架（如PyTorch、TensorFlow）者优先。 良好的团队合作精神和沟通能力。 加入我们，你将获得： 丰富的实战经验和前沿技术的学习机会。 导师一对一指导，助力你的职业发展。 参与影响亿级用户的大规模项目，感受技术带来的巨大价值。 开放包容的工作环境和充满活力的团队氛围。 让我们一起定义未来数字人的无限可能，期待你的加入！

业务丰富，技术领先 高德打车算法团队深度赋能打车业务全链路，涵盖 用户增长、风控、服务管控、路线与上下车点推荐、ETA 预估、智能客服 等核心场景。多样化的业务挑战为算法创新提供了广阔的发挥空间，团队已在 AI 顶级会议发表成果。 精英阵容，国际视野 团队成员来自泰晤士世界大学排名 Top 10 的高校，以及美国常青藤、清华、北大等顶尖院校，兼具国际化背景与一流技术视野。 持续成长，共享共进 团队每周固定进行技术分享，氛围开放、互助友好；除了解答算法与工程难题，资深同事还会分享项目经验，并传授业务理解与问题解决的方法论，助你快速成长。 我们正在寻找相关专业的优秀实习生，一同探索前沿大模型技术在共享出行领域的深度应用，共同攻克业界难题，优化产品体验。 在这里，你将运用大模型、强化学习、深度学习等先进技术处理海量数据，推动用户体验优化与平台效率提升，主要包括： 1. 行程问题智能处理：构建并优化模型，识别司乘纠纷、费用异常、服务质量波动、安全风险、客诉等多类行程问题，并实现自动化处理方案。 2. 前沿技术落地：将多模态大模型及相关技术（PE、SFT、DPO、RAG、AI Agent、Agentic RL、AIGC 等）应用于业务场景，显著提升算法效果与业务指标。 3. 问题建模与解决：将业务场景中的复杂问题抽象为数据建模或科学研究课题，提出可行解决方案并高质量落地。 在这里，你的算法将直接服务全国数亿级用户，带来真实而深远的影响；你能接触到前沿大模型、多模态、强化学习等核心技术，并与顶尖同事共创，在开放包容的创新氛围下，发挥AI创造力。

业务丰富，技术领先 高德打车算法团队深度赋能打车业务全链路，涵盖 用户增长、风控、服务管控、路线与上下车点推荐、ETA 预估、智能客服 等核心场景。多样化的业务挑战为算法创新提供了广阔的发挥空间，团队已在 AI 顶级会议发表成果。 精英阵容，国际视野 团队成员来自泰晤士世界大学排名 Top 10 的高校，以及美国常青藤、清华、北大等顶尖院校，兼具国际化背景与一流技术视野。 持续成长，共享共进 团队每周固定进行技术分享，氛围开放、互助友好；除了解答算法与工程难题，资深同事还会分享项目经验，并传授业务理解与问题解决的方法论，助你快速成长。 高德打车算法团队致力于用前沿AI技术重塑每一次打车体验。我们不是在做“推荐路线”，而是在理解用户为什么这样出行——他们偏爱哪条路？为何总在某个路口取消订单？哪些投诉背后藏着未被听见的需求？ 我们正在寻找对用户行为洞察和大模型落地充满热情的实习生，与我们一起，用AI读懂出行的“潜台词”，让平台更懂你。 在这里，你将： • 构建用户出行偏好画像 基于海量行程数据，利用大模型（LLM）挖掘用户在路线选择、上下车点偏好、出行时段等方面的隐性行为模式，构建个性化出行画像，驱动个性化推荐与服务预判。 • 挖掘路线与上下车点的“隐藏特性” 分析亿级路线片段与上下车点的时空特征，通过大模型语义理解与多源信息融合，提炼可量化、可解释的“路段 / POI 质量标签”，优化点线相关推荐服务的质量。 • 提升投诉反馈的智能响应与信息透出能力 构建基于大模型的客诉理解与归因系统，自动识别投诉核心诉求（如“绕路”“司机态度”“等太久”），关联具体路线/上下车点/时段，生成结构化反馈报告，推动产品优化与客服话术升级，实现“从听抱怨到改体验”的闭环。 • 推动大模型技术在真实场景中的闭环落地 应用RAG、SFT、DPO、AI Agent等技术，构建可解释、可追踪、可迭代的智能系统，让模型不只是“跑得准”，更能“说得清、改得动、用得好”。 你的工作将直接服务全国数亿用户，每一次模型优化，都可能让一位用户少等5分钟、多一份安心、少一次投诉。你不是在写代码，你是在重塑人与出行之间的信任关系。

高德共享出行算法研发部，负责共享出行业务的算法模型构建和服务部署，包括用户增长、风控和派单等方向。利用高德地图丰富的人地交互数据，我们致力于将因果推断、搜索推荐、大模型和强化学习等最新算法技术应用于共享出行领域，在提升平台效率的同时，为用户提供更优质的出行体验。我们正在寻找相关专业的优秀实习生，一同探索最前沿的算法技术在共享出行用户增长方向的应用，共同攻克业界难题，优化产品体验。 职位内容： 1. 基于人地交互数据开发业界领先的机器学习算法； 2. 探索因果推断、推荐算法和大模型等技术在用户增长业务中的应用； 3. 撰写并发表国际顶级会议论文，以及申请专利等科研工作