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算法工程师-多模态理解&检索
算法工程师-多模态理解&检索
发布于 大约 8 小时前普通员工/个人贡献者
北京市 / 杭州市
中级经验
全职员工
仅现场办公
学历未注明
机器学习工程
Acl
Cvpr
图像理解
多模态学习
大模型
深度学习
表征学习
视频理解
语义检索
AI 估算 · 25k–45k
大厂核心算法岗，多模态方向热门，参考北京/杭州市场薪资，竞争力强
职位详情
关于这个职位
该职位负责多模态理解和检索算法的研发与落地，你将参与夸克百亿级图文视频数据的语义理解与表征建模，推动前沿技术在图片/视频检索和问答场景的应用
适合对多模态大模型和语义检索有热情的技术人才
最低要求
计算机、数学等相关专业，有良好的分析问题、解决问题能力和沟通协作能力
有扎实的深度学习技术基础，在多模态内容理解、语义检索等方面有一定的应用经验优先
工作职责
通过前沿的多模态/大模型技术，对百亿图文和视频数据进行语义的对齐、知识的融合和提纯，包括：图片语义聚类、网页版面分析和文本内容供给、视频理解和语义对齐、图片视频caption等
多模态语义表征和匹配：基于多模态大模型更强的表征能力，统一各个模态的表征建模，提升各类检索任务的语义召回能力，包括：多模态表征模型的预训练、在各类检索任务上的后训练、指令化检索等
优先资格
对AI有持续的学习热情，在相关会议或期刊(CVPR、ACL、ICCV等)有论文发表者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 接触前沿多模态大模型技术，紧跟AI发展浪潮
- 依托阿里夸克海量数据，学术和工业场景结合紧密
- 大平台资源丰富，团队技术氛围浓厚，有论文发表机会
- 多模态技术迭代快，需要持续学习和跟踪最新论文
- 北京/杭州生活成本高，且可能需要应对高强度工作节奏
- 适合技术能力强、热爱钻研前沿算法、希望在搜索引擎和AI领域深入发展的求职者
缺点 / 挑战
- 业务指标压力大，算法效果需在实际场景中验证和优化
角色解读
- 技术路线：从算法工程师成长为多模态领域专家，主导核心算法方向
- 管理路线：可向技术主管或团队负责人发展，带领项目落地
- 横向扩展：可转向搜索、推荐、NLP等相关算法领域
- 负责多模态模型的研发，包括图文数据的语义对齐、表征学习和预训练
- 优化语义检索系统，提升图片、视频等内容的召回精度和效果
- 跟踪并落地前沿多模态大模型技术，解决实际业务中的理解与检索问题
- 扎实的深度学习基础，熟悉Transformer、多模态融合等模型结构
- 掌握语义检索相关技术，如双塔模型、近似最近邻搜索等
- 熟练使用PyTorch/TensorFlow，具备大规模数据处理和分布式训练经验
申请策略
- 了解夸克业务场景，思考多模态技术如何提升搜索体验
- 准备一个端到端的项目演示，体现从数据到模型到评估的完整链条
- 突出多模态相关项目经验，如视觉-语言模型、图像/视频检索等
- 展示论文发表或开源贡献，尤其是CVPR、ACL等顶会
- 强调深度学习工程能力，如大规模训练、模型优化等
- 体现对搜索或推荐场景的理解，尤其是语义匹配相关
- 熟悉主流多模态模型如CLIP、BLIP、LLaVA，并尝试复现或改进
- 补充信息检索知识，了解向量索引、召回排序等系统
面试指南
- 先用STAR法则结构化描述项目背景、任务、行动和结果
- 对于系统设计题，先明确场景需求，然后分层架构，从数据、模型、工程三方面阐述
- 前沿技术问题，先概述基本原理，再分析优缺点，最后给出自己的改进思路或应用场景
- 请介绍一个你参与的多模态项目，包括数据、模型和效果
- 如何设计一个图文检索系统？从召回到排序的架构说明
- 多模态表征学习中，如何对齐图像和文本的语义？
- 你如何看待CLIP的优缺点？如何改进？
- 面对大规模数据（百亿级别），训练效率如何优化？
职位点评
77
综合评分
大厂核心算法岗，多模态前沿技术，薪资竞争力强，但工作强度可能较高。
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
该职位最适合追求技术成长和创新，愿意在高强度环境中挑战前沿算法的求职者。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利80
成长发展95
工作生活50
使命价值70
薪资福利
80较高
阿里巴巴作为巨头企业，提供具有竞争力的薪酬福利，但JD未明确透露薪资范围和具体福利，综合评分较高。
薪资信号未披露（AI估算：25K-45K/月）
成长发展
95较高
岗位深度涉及多模态大模型、语义检索等前沿技术，有大厂数据和场景支撑，成长空间极大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈多模态、大模型、语义检索、表征学习、预训练
业务类型profit_center
工作生活
50较低
要求现场办公，未提及弹性工作或远程，大厂算法岗通常工作强度较高，生活便利性一般。
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
70中等
多模态技术属于高速增长的AI赛道，但岗位本身的社会影响力偏中性，更多是商业驱动。
行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
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