京东AI算法工程师（电商场景）
任职要求
1. 计算机科学等相关专业，本科以上学历； 2. 数据结构和算法功底扎实，有良好的编程能力，熟练使用python、Java或C++； 3. 熟悉常见的机器学习模型、图神经网络模型、序列模型，熟悉Tensorflow或者P…
工作职责
1. 负责海外电商场景的搜推营销等算法开发工作； 2. 负责推荐算法和机器学习模型优化，提升算法的应用效果。
团队介绍：Data-电商-平台治理-内容理解基础算法团队，主要 focus 在 NLP/CV/多模态的大模型算法和基础算法研发上，旨在沉淀CV/NLP/多模态方向上的业界SOTA模型，同时也需要在这几个方向持续深耕，针对电商数据优化算法，提升电商业务效果。 职位描述： 1、大模型算法研发：构建电商领域的大模型LLM底座，融合电商的知识，快速落地电商业务，例如：沉淀电商大模型预训练链路，研发电商NLP大模型，或者研发电商图文或者视频多模态大模型； 2、基础算法研发：持续建设和深耕NLP/CV/多模态基础预训练算法（BERT类算法），例如：沉淀&优化电商场景的预训练模型，包括超长文本/口语文本预训练，电商图片/视频自监督，适配电商商品的多模态表征学习等； 3、梳理&沉淀算法库，抽象算法接口，最大化提高算法/预训练模型的复用率，同时优化数据采集&模型训练&部署&推理的流程，提升研发效率； 4、技术输出：定期分享SOTA模型，赋能电商甚至公司级别的业务BU，沉淀专利和论文。
团队介绍：Data-电商-平台治理-内容理解基础算法团队，主要 focus 在 NLP/CV/多模态的大模型算法和基础算法研发上，旨在沉淀CV/NLP/多模态方向上的业界SOTA模型，同时也需要在这几个方向持续深耕，针对电商数据优化算法，提升电商业务效果。 职位描述： 1、大模型算法研发：构建电商领域的大模型LLM底座，融合电商的知识，快速落地电商业务，例如：沉淀电商大模型预训练链路，研发电商NLP大模型，或者研发电商图文或者视频多模态大模型； 2、基础算法研发：持续建设和深耕NLP/CV/多模态基础预训练算法（BERT类算法），例如：沉淀&优化电商场景的预训练模型，包括超长文本/口语文本预训练，电商图片/视频自监督，适配电商商品的多模态表征学习等； 3、梳理&沉淀算法库，抽象算法接口，最大化提高算法/预训练模型的复用率，同时优化数据采集&模型训练&部署&推理的流程，提升研发效率； 4、技术输出：定期分享SOTA模型，赋能电商甚至公司级别的业务BU，沉淀专利和论文。
关于我们： AI Business 成立于2023年4月，是阿里国际数字商业集团设立的一层业务组织，专注于大模型技术能力建设和 AI 原生应用和产品的打造，旨在用最先进的 AI 技术重塑平台竞争力，为商家和用户带来极致电商体验。 作为跨境电商领域的 AI 先锋，我们坚定地相信人工智能对塑造未来电商的关键作用，并坚持对 AI 领域人才的培养和发展。我们已经汇聚了业内顶尖的 AI 算法专家、AI 工程师和AI产品团队，并诚挚邀请有共同使命感、追求创新与卓越的 AI 人才加入我们的团队，共同用AI技术书写数字商业领域的新篇章。 职位描述： 1、负责多语言大语言模型（LLM）的预训练、微调及优化，探索高效训练策略（如低资源语种能力迁移、任务调度优化等），提升模型性能与跨文化场景适应性； 2、构建多模态大模型技术体系，包括图文生成、视频内容生成、多模态检索与信息抽取，支持商品虚拟试穿、智能客服等业务场景。 3、推动大模型与业务深度融合，开发基于LLM的对话系统、Agent产品及RAG系统，优化电商文本生成、跨语言信息匹配、时间序列预测等场景的智能决策能力； 4、设计强化学习对齐算法（如RLHF/DPO），提升模型在垂直领域（如商品推荐、用户交互）的精准度与可控性。 4、实现大模型的高效推理部署，包括模型压缩量化、GPU并行计算优化（如CUDA加速），确保高并发场景下的服务稳定性； 5、探索生成式AI与电商场景结合的前沿技术（如AIGC内容生成、多模态商品检索），推动技术规模化落地。
岗位课题： 1.电商视频生成模型研发 2.多个视频应用模型研发 3.原生支持中文的图像生成模型研发 4.有语义泛化性的图像编辑模型研发 课题背景： AIGC 生成已成为广告创意制作的主流制作形式，基于AIGC 图像和视频生成模型提供了丰富的素材并持续提升创意制作的美观度和多样性。同时视频和图像生成模型也是各科技公司在AI 领域争夺的中心领域之一。 阿里妈妈在过去两年从业务需求出发，持续研发电商领域的多模态生成模型，推出了淘宝星辰视频生成模型、图生视频模型、短视频模型、服饰模特生图模型、图文海报制作等多个原创能力，并成功落地万相营造、万相台无界版、千牛、光合平台、生意管家等多个工具平台和展示、搜索、外投等多个投放场景的创意制作。 岗位职责： 你将有机会参与核心多模态大模型研究工作，深入到数据准备 | Caption | 训练系统搭建 | Encoder | Pretraining | Continuous training | SFT | Post training 等多模态生成的方方面面， 亲手解决大模型研发的问题，并最终交付电商场景领先的生成模型，以及有机会提前获得校招T-Star的正式Offer。