智能互联阿里健康-内容理解算法工程师-杭州
任职要求
1. 计算机、数学、人工智能等相关专业硕士及以上学历，2年以上自然语言处理（NLP）或搜索/推荐算法工作经验。 2. 扎实的算法和数据结构基础，精通Python/C++，深入理解PyTorch/TensorFlow等至少一种深度学习框架的底层机制。 3. 熟悉常用的NLP算法模型（如Transformer、BERT、RoBERTa等），在文本分类、序列标注、语义匹配等任务上有成熟的项目落地经验。 4. 熟悉特征工程与知识抽取，了解如何在大规模工业级场景下构建高性能的特征提取流程。 5. 具备良好的逻辑思维和数据洞…
工作职责
1. 负责医疗AI搜索场景下内容理解模块的算法研发与优化，包括但不限于医学文本的分类打标、结构化抽取、摘要，时效、权威特征体系构建，医疗Graph的搭建和挖掘等，构建高质量的搜索索引特征。 2. 深入研究并应用大语言模型进行内容理解，利用Prompt Engineering、微调等技术提升内容摘要、长文本建模及知识抽取的准确度。 3. 负责内容质量与权威性建模，针对搜索结果进行点击质量、低质识别、作弊检测及内容可信度评估，优化搜索结果的排序上限。 4. 探索多模态理解技术，实现文本、图片、视频等多维特征的对齐与融合，提升多模态搜索场景下的内容解析能力。 5. 协同召回与排序团队，通过知识图谱或语义图谱的建设，为搜索全链路提供语义增强特征，持续通过Badcase分析驱动理解模型的迭代。
Bravo 102是由阿里国际技术全团队共同发起的全球顶尖技术人才孵化计划，打破传统人才选拔及培养框架，为有志于走向AI未来的技术新锐们，提供“你行你上+我要我来”的双向奔赴式的实习机会选择。 在这里，“我”将不被岗位定义，以能力选择业务战场，与全球顶尖团队并肩作战，沉浸式体验全球多元化业务战场与亿级流量高并发系统。 加入我们，成为AIDC首批102位Bravo Talent，一起掌舵AI，为我们的未来Bravo！ 关于我们： 阿里巴巴国际技术专注于提供卓越的数字零售技术服务，以支持阿里巴巴旗下多个国际化电商平台。我们致力于将最前沿的人工智能技术与国际化电商业务问题深度结合，为全球消费者打造更方便快捷更智能化的购物体验，同时帮助广大商家实现更高效的经营。 我们的技术领域覆盖搜索推荐广告技术、用增技术、供应链技术、机器学习、自然语言处理、计算机视觉、大模型技术、风控、金融服务等诸多方向，实习生有机会参与多算法团队轮岗，深度参与前瞻性技术攻坚，探索兴趣赛道并锚定职业发展方向； 欢迎加入我们一起打造最先进的数字化及人工智能技术以驱动全球电商业务发展。 以下工作内容你均有可能参与： 1、参与并负责搜索、推荐算法研发，提升全球30+种语言的搜索精准性和国家差异化个性化推荐体验。 2、参与并负责广告算法研发，提升全域流量广告流量变现效率，通过竞价及投放优化、素材生成等提升商家投放效率。 3、参与并负责用增算法的研发，提升电商获客效率，建设优化个性化外投广告、个性化触达消息、个性化权益补贴等算法能力。 4、参与并负责供应链算法和定价算法的研发，优化库存周转和订单履约的效率和损益，提升销量预测、时效预测和定价算法的准确性，进而实现零售经营的降本增效。 5、参与研发生成式 AI、AI Agent 等前沿技术，推动生成式AI在国际电商领域的创新应用。 6、参与风控算法的研发，理解和识别跨国别差异化的商品合规、账户安全、交易安全和反欺诈、营销反作弊等多个领域的潜在风险，并持续优化，维护平台的健康生态。
在人工智能领域，大语言模型（LLMs）已成为实现通用人工智能（AGI）的一大驱动力。随着计算力的提升、数据资源的丰富和算法的革新，LLMs在机器翻译、文本生成、语义理解、通用问答等诸多任务上达到了令人瞩目的成就。它们不仅在一般性任务上展现出精准的语言理解和生成能力，也在特定行业领域展现了深度定制化的应用前景。 经历过去一年的发展，业界达成共识：在国内市场，具备商业化潜力的基础模型数量将限于十个以内。在此基础上，模型的应用迁移微调成为新的主流趋势。尽管如此，LLMs在迁移学习与新任务适应中的效果波动、泛化能力不足以及对特定数据敏感性等问题凸显出挑战。这些问题突出了大模型高效应用迁移及迁移后自动评测技术的重要性，成为PAI等人工智能开发平台在大模型时代的核心竞争力所在。因此，本项目意在深入开发大模型的高效迁移方法和自动评测技术，顺应行业趋势，推进模型应用生态的健康发展。
1. 负责天猫国际直营业务-搜索渠道的运营策略制定与执行，优化搜索流量分发机制及用户转化路径，提升类目/品牌商家曝光及GMV增长； 2. 基于行业数据分析与消费者行为洞察，设计搜索场景下的精准营销策略（如活动策划、货品组合、流量投放），协同行业实现业务目标； 3. 主导搜索渠道运营项目全流程管理，包括需求拆解、资源协调、效果复盘，推动跨部门合作（如产品、技术、市场）优化搜索算法及工具链； 4. 通过数据分析工具挖掘搜索场景中的用户偏好与市场趋势，输出行业洞察报告并指导运营策略迭代，支持平台生态健康度与商家分层运营策略落地。
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