阿里巴巴
算法工程师-AIGC方向（T-Star Lab ）
算法工程师-AIGC方向（T-Star Lab ）
发布于 3 小时前实习/见习
实习生仅现场办公计算机视觉工程
计算机视觉工程
Aigc
Diffusion
Pytorch
T2V
Tensorflow
多模态
大模型
视频生成
值不值得投
82综合评分
综合评分 82
阿里顶尖人才实习计划，聚焦AIGC视频生成前沿技术，成长空间极大，适合学术与工程能力双强的硕博应届生。
从学习成长、工作节奏、岗位方向和实习待遇综合评估，方便比较实习机会。
薪资怎么样
1.1万
比计算机视觉工程中位数低
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
约 3130 个在招 · 其中计算机视觉工程 34 个
市场机会
选择面较广
北京 · 计算机视觉工程 · 约 110 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位是阿里淘天集团T-Star计划的AIGC算法实习生，主要探索视频生成、AIGC视频增强、可控性编辑及多模态视频理解等前沿技术
你将利用亿级海量数据，致力于提升生成视频的画质、真实性与一致性，并在有价值的业务场景中落地技术成果
最低要求
硕士及以上学历，计算机科学、人工智能、电子与通信等相关专业
精通Diffusion模型及相关技术，掌握T2V基础模型及相关技术原理，有图像/视频生成或处理相关经验
具备卓越的工程实现能力，熟练掌握C/C++、Java、Python等至少一门编程语言
熟练掌握深度学习框架，如TensorFlow、PyTorch
学习能力强，对新技术有敏锐的洞察力，对AIGC领域充满热情，善于独立思考并持续优化
良好的沟通能力和团队协作精神，乐于分享技术见解，善于与团队成员合作
工作职责
深入探索视频生成技术，开发文本到视频（T2V）基础模型的前沿技术，提升生成视频的画质、真实性、一致性以及视频生产的效率
研发AIGC驱动的视频增强与处理技术，将通用大模型架构优化并迁移到垂直领域，推动下游应用性能的突破
探索基于AIGC的可控性编辑，精准实现内容生成与修改，满足多样化的业务需求
研发基于AIGC的人脸、人体生成编辑技术，打造具有高度交互性和真实性的数字形象
在多模态视频理解领域取得突破，通过技术创新提升视频内容的理解与分析能力
优先资格
具有文本到视频（T2V）、AIGC内容编辑、多模态视频理解等相关领域的实习或项目经验
拥有百亿参数级别大模型训练经验，或具备超大规模数据集构建与管理经验
在计算机视觉和人工智能领域的国际顶级会议（CVPR, ICCV, ECCV, AAAI, NeurIPS等）或期刊(T-PAMI, T-IP等)发表论文，或在权威学术竞赛中获奖
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 依托淘天集团亿级海量数据与真实业务场景，技术落地价值高
- T-Star计划提供顶尖技术氛围与优秀同伴，利于个人技术视野与能力的快速跃升
- 适合具备扎实计算机视觉基础、有顶会论文或大模型训练经验，且渴望在AIGC前沿领域深耕的顶尖硕博应届生
缺点 / 挑战
- AIGC视频生成属于前沿探索领域，技术迭代极快，面临较高的研发难度与不确定性
- 对候选人的学术背景（顶会论文）和工程能力要求极高，竞争压力大
角色解读
- 从AIGC算法实习生起步，深入接触亿级数据与核心业务场景，未来可成长为视觉生成或多模态领域的顶尖算法专家
- 研发文本到视频（T2V）等AIGC基础模型，优化视频生成画质与一致性
- 探索多模态视频理解及可控性编辑技术，推动前沿AI技术在电商业务场景的落地
- 精通Diffusion模型及深度学习框架（PyTorch/TensorFlow），具备扎实的C++/Python工程实现能力
- 拥有百亿参数大模型训练经验或顶会论文发表经历者优先
申请策略
- 准备一份包含视频生成效果Demo或GitHub开源项目链接的作品集，直观展示技术实力与工程能力
- 重点突出在Diffusion模型、T2V或多模态理解方向的项目经验
- 详细列出CVPR/ICCV等顶会论文发表记录或百亿参数大模型训练经历
- 提前熟悉最新的视频生成开源模型（如Sora相关技术路线、开源T2V模型），强化C++/Python工程落地与模型部署优化能力
面试指南
- 采用STAR法则，结合具体项目背景、技术难点、解决方案及最终指标提升来回答
- 对于架构优化问题，从理论原理、工程实现、业务收益三个维度展开
- 请详细介绍你在Diffusion模型或T2V方向的研究/项目经验，遇到了哪些技术瓶颈及如何解决？
- 如何将通用大模型架构优化并迁移到垂直领域以提升下游应用性能？
- 在百亿参数大模型训练中，你是如何处理超大规模数据集和分布式训练问题的？
- 针对视频生成中的画质、真实性和一致性问题，你有哪些具体的优化思路？
- 复习并深入理解Diffusion模型底层数学原理及最新视频生成论文
- 准备1-2个自己主导的、有完整数据支撑的AIGC项目案例进行深度复盘
职位点评
薪资福利85
成长发展95
工作生活60
使命价值80
薪资福利
85较高
作为顶尖人才实习计划，实习津贴处于市场较高水平，但实习期整体薪酬绝对值受限于实习身份。
薪资信号未披露（AI估算：8千–1.3万/月）
成长发展
95较高
依托亿级数据与核心业务场景，接触最前沿的AIGC课题，技术成长与学术/工程能力锻炼空间极大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Diffusion、T2V、AIGC、多模态、大模型、PyTorch、TensorFlow
成长机会顶尖人才招聘和培养项目、探索和实践最前沿的AI技术
业务类型profit_center
工作生活
60中等
实习岗位通常需现场办公，且顶尖人才计划课题极具挑战，工作强度可能较大，WLB信号未提及。
工作模式未明确
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
80较高
致力于AIGC视频生成与多模态理解等前沿技术突破，推动AI技术在真实业务场景的落地，具有较强的技术使命感。
行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
使命信号探索和实践最前沿的AI技术、共同开创音视频技术的新篇章
创新程度开拓性创新（行业首创）
Watch Jobs