小米多模态大模型智能体算法实习工程师
任职要求
1. 计算机科学、人工智能、电子工程等相关专业在读硕士/博士研究生，博士优先
2. 在以下至少一个方向有扎实的研究基础：
- 多模态大模型（LLM/VLM/MLLM）
- 计算机视觉（检测、分割、视觉理解）
- 智能体（Agent、规划、决策、强化学习）
3. 熟练掌握 Python 及主流深度学习框…工作职责
1. 学术成果转化：将公司在多模态大模型、视觉理解、智能体等方向的技术积累整理为高质量学术论文（顶会/顶刊）及发明专利
2. 预研探索：跟踪前沿进展，在以下一个或多个方向开展预研工作：
- 目标检测与视觉感知（2D/3D 检测、分割、跟踪）
- 多模态视觉理解（VLM、图文推理、视觉问答）
- 智能体规划与决策（Agent Planning、Tool Use、多步推理）
3. 原型验证：设计并实现算法原型，完成实验评估与技术报告撰写
4. 技术协作：与工程团队协同，推动预研成果在产品中的落地验证
阿里国际客户体验部算法团队，负责国际电商（AliExpress、Lazada、Daraz等平台）在线客服（图文沟通）、热线客服（电话沟通）、客服工作台的各类算法建设。面临几十种语言的复杂服务问题，目前聚焦大模型优化和Agent构建，在保证客户服务质量的情况下，大幅提升服务效率和降低服务成本。 国际化多语言多模态大模型的优化以及智能体的构建，落地到阿里国际电商各个平台的客服系统中，包括但不限于： 1、多语言多模态大模型的优化，包括：多语言多模态对话数据挖掘与清洗、数据配比、模型预训练、任务微调、强化学习偏好对齐等； 2、参与智能体框架的设计与实现，推动在国际各个电商平台上的客服系统落地。
阿里国际客户体验部算法团队，负责国际电商（AliExpress、Lazada、Daraz等平台）在线客服（图文沟通）、热线客服（电话沟通）、客服工作台的各类算法建设。面临几十种语言的复杂服务问题，目前聚焦大模型优化和Agent构建，在保证客户服务质量的情况下，大幅提升服务效率和降低服务成本。 负责国际化多语言多模态大模型的优化以及智能体的构建，落地到阿里国际电商各个平台的客服系统中，包括但不限于： 1、多语言多模态大模型的优化，包括多语言多模态对话数据挖掘与清洗、数据配比、模型预训练、任务微调、强化学习偏好对齐等； 2、参与智能体框架的设计与实现，推动在国际各个电商平台上的客服系统落地。
阿里国际风险管理部算法团队，负责国际电商（AliExpress、Alibaba国际站、Lazada、Daraz等平台）的商品风险、互动内容风险、营销反作弊、恶意行为、欺诈、虚假交易等各类风险的模型建设，综合利用各类的算法进行风险治理。面临多语言、多国别、复杂多变的风险，目前聚焦于下一代AI技术进行风控系统的升级，提升风险识别和治理能力。 国际化多语言多模态大模型的优化以及智能体的构建，落地到商品风险防控、营销作弊、欺诈等各类风险治理中，包括但不限于： 1、多语言多模态电商大模型的优化，包括：多语言多模态电商数据挖掘与清洗、数据配比、模型预训练、任务微调、强化学习偏好对齐等； 2、参与智能体框架的设计与实现，推动在各类治理场景中的落地。
阿里国际风险管理部算法团队，负责国际电商（AliExpress、Alibaba国际站、Lazada、Daraz等平台）的商品风险、互动内容风险、营销反作弊、恶意行为、欺诈、虚假交易等各类风险的模型建设，综合利用各类的算法进行风险治理。面临多语言、多国别、复杂多变的风险，目前聚焦于下一代AI技术进行风控系统的升级，提升风险识别和治理能力。 负责国际化多语言多模态大模型的优化以及智能体的构建，落地到商品风险防控、营销作弊、欺诈等各类风险治理中，包括但不限于： 1、多语言多模态电商大模型的优化，包括多语言多模态电商数据挖掘与清洗、数据配比、模型预训练、任务微调、强化学习偏好对齐等； 2、参与智能体框架的设计与实现，推动在各类治理场景中的落地。