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多模态内容理解算法及应用-阿里星/T-Star
多模态内容理解算法及应用-阿里星/T-Star
发布于 大约 4 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公算法优化工程师
算法优化工程师
Nlp
Pytorch
Tensorflow
Vqa
多模态
大模型
推荐系统
知识蒸馏
视觉检索
值不值得投
74综合评分
综合评分 74
前沿技术、高成长性，但工作强度可能较大，薪资面议。
从起薪待遇、成长路径、工作节奏和岗位方向综合评估，方便比较职业起点。
薪资怎么样
35K
比算法优化工程师中位数低
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 2190 个在招 · 其中算法优化工程师 81 个
市场机会
选择面较广
杭州 · 算法优化工程师 · 85 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位是阿里巴巴的校招算法岗，专注于多模态内容理解与推荐基础模型的研究与应用
你将参与素材质量优化、内容库建设以及推荐基础模型的研发，涉及VQA、轻量化模型、知识蒸馏、视觉检索、视频生成、推荐大模型和审核Agent等前沿方向
适合对AI技术充满好奇、有扎实机器学习基础的硕士或博士应届生
最低要求
计算机科学/人工智能/机器学习等相关领域的硕士或博士，具备扎实的编程基础（Python/C++/Java），熟悉常用算法与数据结构
掌握机器学习基础理论，了解搜、推、广系统/自然语言处理/多模态等至少一个领域
有PyTorch/TensorFlow等框架使用经验，参与过算法竞赛（Kaggle/天池等）或开源项目者优先
对AI技术充满好奇心，主动关注大模型、搜推广系统、NLP、强化学习等领域前沿进展
在顶级会议或高水平期刊发表过论文，或有复现前沿论文的经验者优先
具备较强的问题拆解能力，能通过数据分析定位业务痛点并提出创新思路
良好的沟通能力，能与工程师、产品经理高效协作，将技术方案转化为业务价值
对电商场景有基本认知，愿意深入理解用户需求与商业逻辑
工作职责
素材质量：优化素材质和量，涉及劣质素材审核、素材优选、封面/看点生产等
内容库：完善和优化内容的基础数据，为前台应用提供高质量可靠的基础数据，涉及关系型数据（如同源、相似、原创）和标签型数据（如内容分类等）
推荐基础模型&应用：依托创新业务场景和大模型新技术，沉淀推荐基础模型，涉及SID、生成式推荐基础模型、穿搭星球、AIGC评论等
相关研究课题：
面向质量任务的VQA能力建设及在视频审核中的应用
面向直播流的轻量化模型应用及大模型知识蒸馏技术
结合推荐系统的泛化表征设计及分发应用
百亿级视觉检索技术及淘宝素材同源库建设
视频内容生成技术及质量攻防系统建设
推荐基础大模型——将语义ID融入自然语言，用对话的形式去做推荐
审核Agent——能记规则和样例、能自主调用工具，实现全机审
优先资格
有大模型训练/微调经验（如Llama、GPT、多模态模型）或搜推广算法相关项目经历
有海量数据处理经验或者大厂实习经验
在算法竞赛中获得优异成绩（ACM-ICPC/挑战赛TOP10等）或者顶会论文发表
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 平台大，业务场景丰富，能接触海量数据和真实业务需求
- 技术前沿，涉及大模型、多模态等热门方向，有创新空间
- 团队实力强，有导师指导，成长速度快
- 工作强度可能较大，需要适应快节奏
- 技术难度高，需要不断学习前沿知识
- 竞争激烈，需要持续产出成果
- 适合对AI技术有强烈好奇心，具备扎实算法基础，希望在电商场景中应用前沿技术的应届生
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 从算法工程师成长为技术专家，深入多模态和推荐系统领域
- 有机会参与核心业务，积累大规模应用经验，向技术管理方向发展
- 依托阿里平台，接触前沿技术，参与顶会论文发表，提升学术影响力
- 负责多模态内容理解算法的研发，包括VQA、视频审核、视觉检索等方向
- 参与推荐基础模型的构建，将语义ID融入自然语言，实现对话式推荐
- 建设内容库和素材质量体系，提升平台内容质量和用户体验
- 与工程师、产品经理协作，将算法技术转化为业务价值
- 扎实的编程基础（Python/C++/Java）和机器学习理论基础
- 熟悉深度学习框架（PyTorch/TensorFlow），有实际项目经验
- 了解搜推广、NLP、多模态等领域，有相关研究或项目经验
- 具备问题拆解和数据分析能力，能定位业务痛点
申请策略
- 了解阿里巴巴的业务和产品，特别是淘宝内容生态
- 准备项目案例，展示技术如何解决实际问题
- 突出多模态、推荐系统、大模型相关项目经验
- 强调编程能力和框架使用经验
- 展示论文发表或竞赛获奖经历
- 体现问题拆解和数据分析能力
- 补充大模型训练/微调经验，如Llama、GPT
- 熟悉搜推广系统的基本原理
面试指南
- 使用STAR法则：情境、任务、行动、结果
- 强调技术选型、模型设计、性能优化和业务影响
- 展示对业务的理解，体现技术如何服务业务
- 请介绍你参与过的多模态或推荐系统项目
- 如何设计一个视频质量审核模型？
- 你对大模型在推荐系统中的应用有何理解？
- 如何优化百亿级视觉检索的效率？
- 你如何与产品经理协作，将技术转化为业务价值？
职位点评
薪资福利75
成长发展90
工作生活50
使命价值70
薪资福利
75中等
阿里巴巴作为大型互联网公司，薪资福利具有竞争力，但JD未明确具体薪资和福利，需面议。
薪资信号面议 (25K-45K/月)
成长发展
90较高
该岗位涉及多模态、大模型等前沿技术，有丰富的成长机会，但JD未明确提及晋升路径。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈VQA、知识蒸馏、推荐基础模型、视觉检索、视频生成、大模型、多模态
业务类型profit_center
工作生活
50较低
工作地点在北京或杭州，JD未提及工作模式，互联网公司通常工作强度较大，但未明确。
工作模式未明确
办公地点未明确
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
70中等
该岗位服务于电商平台，提升内容质量和用户体验，具有行业价值，但JD未提及社会使命。
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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