多模态多语言搜索算法研究-阿里星/Bravo Star

优缺点分析

角色解读

• 在阿里星计划下，可快速成长为技术领军人物，主导核心算法方向
• 有机会在NLP、多模态、搜索推荐等多个前沿领域深耕，成为跨领域专家
• 可向技术专家或技术管理双通道发展，并有机会参与公司级战略项目
• 负责构建跨语言语料挖掘链路，通过预训练和微调技术提升多语言搜索模型的相关性
• 设计并优化多意图混合搜索算法，利用大模型推理能力区分商品、供应商等不同搜索意图
• 研究少样本学习、数据增强等方法，解决长尾品类和冷启动供应商的表征学习问题
• 探索多模态检索、LLM+RL驱动的复杂搜索推理，以及Agent驱动的搜索推荐自动化工作流
• 扎实的深度学习基础，精通PyTorch/TensorFlow等框架
• 熟悉大语言模型（如Qwen、DeepSeek）的预训练、微调（SFT/RLHF）和推理优化
• 具备跨语言、多模态检索或NLP相关研究经验，有顶会论文者优先
• 优秀的编程能力（Python/C++）和工程实践能力，能快速实现和验证算法

申请策略

• 在申请时，可以详细阐述你对某个前沿技术方向的独特见解和未来规划
• 了解阿里巴巴国际站的业务场景，将你的研究思路与业务痛点结合
• 突出在NLP、多模态或检索领域的顶会论文发表经历
• 重点描述在预训练、微调、RLHF等模型优化方面的实际项目经验
• 强调在Agent、多模态、跨语言等前沿方向的技术探索和成果
• 展示解决复杂问题、推动技术落地的能力
• 深入理解Qwen、DeepSeek等主流大模型的架构和训练细节
• 补充强化学习（RLHF/DPO）和Agent相关的项目经验

面试指南

• 回答技术问题时，可以采用STAR法则，结合项目背景、任务、行动和结果，突出个人贡献和思考
• 对于开放性问题，可以展现你的技术视野，从问题定义、技术选型、潜在挑战和解决方案等维度展开
• 在讨论研究经验时，重点突出你的创新点、实验设计和对结果的深入分析
• 请详细介绍一下你在大模型预训练或微调方面的项目经验？
• 如何设计一个跨语言多模态检索系统？
• 在稀疏数据场景下，如何提升模型的泛化能力？
• 你对LLM Agent在搜索推荐中的应用有什么看法？
• 请谈谈你在顶会论文中解决的核心问题和创新点