阿里巴巴
算法工程师-视觉AIGC
算法工程师-视觉AIGC
发布于 大约 8 小时前普通员工/个人贡献者
杭州市
中级经验
全职员工
仅现场办公
本科
机器学习工程
Aigc
Pytorch
Tensorflow
多模态生成
强化学习
扩散模型
自回归生成
计算机视觉
AI 估算 · 25k–45k
阿里巴巴大厂算法岗，杭州薪酬水平较高，P6-P7级别，技术难度大，市场竞争力强。
职位详情
关于这个职位
该职位是阿里巴巴淘天集团的算法工程师岗位，专注于视觉AIGC方向
你将参与扩散模型、自回归生成、多模态生成等前沿技术的研发，推动虚拟试穿、3D内容生成、动态视频编辑等应用落地
依托海量图像/视频数据和真实业务场景，你的算法将直接影响亿级用户的体验
最低要求
【必备项】
● 学历背景：本科及以上学历，计算机科学、人工智能、电子与通信等相关专业优先
● 技术能力：
熟悉计算机视觉、机器学习、图像/视频分析与处理、多模态内容理解、AIGC等相关领域技术和应用
具备扎实的工程实现能力，熟练掌握C/C++、Java、Python等至少一门编程语言
了解并使用过torch、tensorflow等深度学习开发工具
● 学习与思考：拥有极强的学习能力，对新技术充满好奇心，善于独立思考并总结经验
● 沟通与协作：具备良好的沟通能力和团队合作精神，乐于分享知识，能够高效协同完成复杂任务
工作职责
● AIGC（AI-Generated Content）创新：探索扩散模型(SD、flux系列)、自回归生成(AR)、强化学习、多模态生成技术等前沿方法，打造下一代智能化内容生成工具，赋能电商、娱乐、广告等多个场景
● 跨领域联合创新：结合计算机图形学、物理仿真和大语言模型等技术，推动虚拟试穿、3D内容生成、基于文本描述的通用图像编辑、动态视频生成编辑等应用落地，开创视觉技术的新格局
优先资格
【加分项】
● 在校园内或互联网公司有相关实习或项目经历，尤其是涉及图像生成编辑、内容理解、视频生成编辑或多模态学习的项目
● 在ICCV、CVPR、NeurIPS等国际顶级会议或期刊发表过论文，或在相关学术竞赛（如Kaggle、ImageNet等）中取得优异成绩
● 对扩散模型、生成式AI、虚拟试穿等前沿技术有深入研究或实践经验
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 身处AI最热门领域AIGC，技术前沿，项目含金量高，个人成长快
- 背靠阿里生态，拥有海量数据和充足算力，算法能直接产生业务影响
- 团队氛围技术导向，鼓励创新，有顶级学术合作机会
- 落地场景复杂，需平衡模型效果与工程效率，对综合能力要求高
- 大厂内部竞争激烈，绩效导向明确，工作强度较大
缺点 / 挑战
- 算法迭代快，需要持续跟踪最新论文，保持学习压力
- 适合对AIGC有浓厚兴趣、技术自驱力强、渴望在工业界前沿场景中挑战自我的算法工程师
角色解读
- 技术深耕：成为AIGC或计算机视觉领域的专家，主导核心算法研发
- 管理转型：从技术lead逐步成长为团队主管，负责方向规划与人员培养
- 跨领域拓展：结合大模型、图形学等方向，开拓新的业务增长点
- 研究扩散模型、自回归生成等前沿AIGC算法，提升图像/视频生成的质量和多样性
- 将算法落地到电商、广告等场景，开发虚拟试穿、智能编辑等工具
- 与工程团队协作，优化模型推理速度，支持亿级用户的高并发调用
- 扎实的计算机视觉和机器学习基础，熟悉扩散模型、Transformer等架构
- 精通Python和至少一种深度学习框架（PyTorch/TensorFlow），有较强的工程实现能力
- 良好的科研素养，能快速阅读论文、复现最新算法并改进
申请策略
- 申请时附上技术博客或GitHub项目，展示对AIGC的热情和动手能力
- 提前了解淘天集团的业务场景（电商、直播），思考算法如何与业务结合
- 突出AIGC相关项目经验，尤其是扩散模型、图像生成、视频编辑等方向
- 列出发表的顶会论文或竞赛成绩，证明科研能力
- 强调工程实现细节，如模型加速、系统部署等，体现综合实力
- 系统学习扩散模型最新变体（如SD、FLUX、一致性模型），并尝试复现
- 补充多模态大模型（如CLIP、LLaVA）的知识，用于跨模态理解与生成
- 练习C++/CUDA编程，提升模型部署和优化能力
面试指南
- 原理类问题：从基础数学出发，逐步展开，说明公式含义，并对比不同方法的优劣
- 项目类问题：采用STAR法则，清晰描述背景、任务、行动和结果，突出个人角色
- 设计类问题：先明确目标，再拆解为数据、模型、评估、部署等环节，注重可行性和创新点
- 请详细讲解Diffusion Model的原理，包括训练和采样过程
- 你如何评价当前的文生图模型？它们有哪些局限性？如何改进？
- 描述一个你参与过的视觉项目，着重你的技术贡献和难点解决
- 如何将一个大模型部署到线上服务？需要考虑哪些工程因素？
- 给定一个电商场景（如虚拟试穿），设计一个完整的算法方案
职位点评
74
综合评分
阿里大厂AIGC核心算法岗，技术前沿、资源丰富，但工作强度较大。
从薪资福利、成长空间、工作节奏和岗位方向综合评估，方便横向比较。
更适合这类人
最适合追求技术成长、渴望挑战前沿AIGC算法、能接受较强工作节奏的求职者。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利70
成长发展95
工作生活50
使命价值75
薪资福利
70中等
薪资属于大厂算法岗正常偏高范围，福利完善，但杭州房价较高，综合来看补偿性中等偏上。
薪资信号未披露（AI估算：25K-45K/月）
福利待遇顶级资源支持
成长发展
95较高
该岗位处于AIGC前沿，技术迭代快，数据与算力充沛，成长机会极佳。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈扩散模型、自回归生成、强化学习、多模态生成、AIGC
成长机会成长与发展机会、定制成长计划
业务类型profit_center
工作生活
50较低
大厂研发通常工作节奏较快，JD未明确提及WLB，但杭州阿里西溪园区办公环境较好，综合得分中等。
工作模式仅现场办公
办公地点科技园/产业园
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
75中等
AI+电商具有明确的商业价值，能直接改善用户体验，有一定社会意义，行业前景光明。
行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
使命信号改变亿级用户的内容体验
创新程度积极采用新技术
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