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研究型实习生-智能算法产品事业部-冷启推荐算法实习生
研究型实习生-智能算法产品事业部-冷启推荐算法实习生
发布于 38 分钟前实习/见习
实习生仅现场办公推荐系统
推荐系统
Nlp
Pytorch
Tensorflow
多模态学习
学术论文
深度学习
算法研究
值不值得投
69综合评分
综合评分 69
顶尖大厂前沿技术实习，侧重科研产出与个人成长，工作强度可能较高
从薪资福利、成长发展、工作生活和使命价值四个维度综合评估，方便比较实习机会。
薪资怎么样
1.0千
比推荐系统中位数低
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 4820 个在招 · 其中推荐系统 39 个
市场机会
选择适中
杭州 · 推荐系统 · 50 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位是阿里巴巴手淘冷启推荐算法方向的实习岗位，主要探索纯模态及多模态技术在商品冷启动分发中的应用
你需要构建统一素材冷启推荐模型框架，优化多模态基座训练效率，并沉淀研究成果发表学术论文
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
熟悉多模态表征学习及搜广推召回/排序应用建模，有多模态预训练/SFT/应用实践经验者优先
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
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/期刊中发表过论文者优先
工作职责
探索纯模态（去ID化）在手淘冷启推荐场景的落地，提升冷启素材分发效率
探索冷启动与跨域推荐，构建可迁移的统一素材冷启推荐模型框架，实现多场景高效迁移与复用
优化多模态基座（PreTrain/SFT）及训练推理效率，提高资源利用率，降低训练时长与显存占用
结合以上研究沉淀方法，撰写发表论文，并与业界/学界保持交流
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 接触前沿的多模态和大模型技术
- 有机会发表顶级学术论文，学术价值高
- 对学历和科研背景要求极高，需具备较强的独立研究和算法创新能力
- 计算机、人工智能相关专业在读硕博研究生，有较强科研能力和编程基础的求职者
缺点 / 挑战
- 依托阿里手淘巨大流量场景，数据丰富且具有挑战性
- 工作节奏快，压力较大
角色解读
- 适合有志于从事AI前沿研究的求职者，可向算法科学家、高级算法专家方向发展，或在学术界深造
- 负责手淘冷启推荐场景的算法研究与落地，重点探索纯模态和多模态技术的应用
- 需要扎实的机器学习理论基础，精通PyTorch/TensorFlow框架，熟悉多模态表征学习和搜广推建模
申请策略
- 提前了解手淘的业务特点和冷启推荐的痛点，展示你对业务场景的思考
- 强调你的科研潜力和解决问题的能力
- 突出相关的科研项目经历，特别是多模态、推荐系统、大模型微调（SFT）等方面的成果
- 列出已发表或在审的顶级会议论文
- 加强多模态表征学习的理论理解，熟悉最新的预训练模型架构
- 提升代码工程能力，确保算法能高效落地
面试指南
- 使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）描述项目经历，重点突出你在其中的角色、遇到的技术难点及解决方案、以及最终的效果提升
- 请详细介绍你参与过的多模态或推荐系统相关项目
- 你是如何理解和解决冷启动问题的？
- 在多模态预训练中，如何处理不同模态的对齐问题？
- 请解释一下Transformer架构及其变体在推荐系统中的应用
- 复习机器学习、深度学习基础理论
- 准备1-2个深度讲解的科研项目案例
- 关注阿里在AI领域的最新技术动态和论文
职位点评
薪资福利70
成长发展95
工作生活40
使命价值80
薪资福利
70中等
作为大厂实习岗位，薪资处于市场较高水平，但实习性质决定了其长期稳定性不如正式员工。
薪资信号未披露（AI估算：0.4–0.6千/月）
成长发展
95较高
提供接触前沿技术和顶级学术资源的绝佳机会，成长路径清晰，非常适合追求技术深度的求职者。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈多模态、推荐系统、PyTorch、TensorFlow、SFT、PreTrain
成长机会撰写发表论文、与业界/学界保持交流
业务类型profit_center
工作生活
40较低
互联网大厂研发岗位通常工作强度较大，WLB相对一般，但具体取决于团队氛围。
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
通过技术创新提升用户体验和商业效率，具有明确的商业价值和社会影响力，符合技术驱动的使命。
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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