阿里巴巴
算法技术-冷启推荐研究型实习生项目-推荐算法实习生
算法技术-冷启推荐研究型实习生项目-推荐算法实习生
发布于 大约 1 小时前实习/见习
实习生仅现场办公机器学习工程
机器学习工程
Pytorch
Tensorflow
多模态学习
推荐系统
机器学习
深度学习
自然语言处理
值不值得投
73综合评分
综合评分 73
前沿技术实习，技能成长机会多，但生活平衡未知
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
7K
比机器学习工程中位数低
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 2250 个在招 · 其中机器学习工程 约 140 个
市场机会
选择面较广
杭州 · 机器学习工程 · 约 280 个在招
职位详情
关于这个职位
该实习职位专注于电商冷启动场景的推荐算法研究，探索多模态技术（如去ID化）以优化商品和内容的分发效率
参与者将构建可迁移的冷启推荐大模型，并涉及大规模模型训练优化和论文发表
最低要求
自然语言处理、机器学习、数据挖掘、人工智能等相关专业的硕士生/博士生
熟练掌握Tensorflow、Pytorch等深度学习框架，扎实的编程基础，具备独立的算法实现能力
工作职责
探索多模态（去ID化）在电商冷启场景的落地，优化冷启商品/内容的分发效率
探索冷启动与跨域推荐，构建可迁移的统一冷启推荐大模型，实现不同业务场景下的高效迁移和应用
优化大规模模态编码器的训练及推理策略，提高资源利用效率，降低模型训练时间和GPU内存消耗
结合以上方向的探索和研究，撰写发表论文，和业界、学术界保持良好的交流
优先资格
熟悉多模态模型的建模与建模，有多模态预训练大模型如BERT、GPT、Vision Transformer和CLIP等实践经验
良好的逻辑分析能力和数理基础，对算法原理及应用有较深入的理解，在人工智能相关的各类国际顶级会议/期刊中发表过论文
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 前沿技术领域，涉及多模态和推荐系统
- 大公司平台，资源丰富
- 学术与实践结合，有机会发表论文
- 技术难度高，需要扎实的算法基础
- 实习竞争激烈
- 可能工作强度较大
- 适合对推荐算法和多模态技术有浓厚兴趣的计算机相关专业硕士/博士生
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 从实习算法工程师成长为推荐算法专家
- 可转向多模态AI或大模型研发
- 学术路径可继续攻读博士或从事科研
- 研究多模态技术在电商冷启动推荐中的应用，优化商品分发效率
- 构建统一的冷启推荐大模型，实现跨业务场景迁移
- 优化模型训练和推理策略，提升资源利用率
- 撰写并发表学术论文，与学术界交流
- 掌握深度学习框架如TensorFlow、PyTorch
- 熟悉多模态模型如BERT、CLIP
- 具备自然语言处理和机器学习基础
- 良好的编程能力和论文写作能力
申请策略
- 关注阿里巴巴的推荐算法团队研究方向
- 在申请时强调研究兴趣和论文成果
- 突出机器学习项目经验，尤其是多模态或推荐系统相关
- 列出发表的论文或会议参与
- 展示编程技能和框架熟练度
- 深入学习多模态模型如CLIP、Vision Transformer
- 练习大规模模型训练优化
- 阅读推荐系统前沿论文
面试指南
- 使用STAR法则描述项目经验
- 结合理论解释技术方案
- 强调问题解决和创新点
- 请介绍你对多模态学习的理解
- 如何优化冷启动推荐系统？
- 描述一个你参与的深度学习项目
- 为什么对推荐算法感兴趣？
- 你发表的论文主要贡献是什么？
职位点评
薪资福利70
成长发展85
工作生活60
使命价值70
薪资福利
70中等
实习岗位薪资为实习津贴，市场水准中等，但福利未提及
薪资信号未披露（AI估算：5K-9K/月）
成长发展
85较高
职位提供多模态和推荐系统的研究机会，涉及前沿技术，有助于技能成长
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈TensorFlow、PyTorch、BERT、GPT、Vision Transformer、CLIP、多模态、推荐系统
业务类型profit_center
工作生活
60中等
工作模式未明确，但实习岗位可能需现场办公，工作强度取决于项目
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
70中等
职位在电商领域，优化推荐算法，有商业意义，但社会影响力一般
行业发展稳定成熟行业
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
Watch Jobs