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研究型实习生-多模态检索预训练大模型研究-未来生活实验室
研究型实习生-多模态检索预训练大模型研究-未来生活实验室
发布于 1 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
内容理解
图像检索
多模态大模型
深度学习
目标检测
计算机视觉
值不值得投
77综合评分
综合评分 77
核心业务线的前沿AI研究实习岗，技术成长空间极大，适合有顶会/竞赛背景的学霸型硕博生。
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
9千
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 3390 个在招 · 其中计算机视觉工程 41 个
市场机会
选择面较广
杭州 · 计算机视觉工程 · 81 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位是阿里巴巴未来生活实验室的研究型实习生，主要负责多模态检索预训练大模型的研究与开发
你将基于海量图文视频搜索场景，运用计算机视觉算法解决内容理解、生成及图像检索等实际问题，探索前沿技术以驱动业务升级
最低要求
计算机视觉、模式识别、机器学习等领域硕士及以上学历
熟悉计算机视觉前沿技术，对以下至少一个领域有深入理解：图片分类、目标检测、目标跟踪、视频分类、动作识别、多模态向量化等
良好的逻辑思维能力，善于发现和推理不同事物之间的关系和影响，在复杂业务场景下能够分解和抽象问题，提供解决方案
较好的主动性和求知欲，良好的沟通协作和抗压能力
工作职责
基于海量文本/图像/视频搜索业务场景，对大规模用户数据进行理解分析，探索和运用计算机视觉算法解决业务实际问题，创造业务价值
负责构建和完善多模态业务场景的内容理解、内容编辑生成、多模态语义表征以及图像检索等技术问题
对业界前沿技术和设计趋势保持敏感，梳理和提出创新的算法和业务流程，驱动业务升级
优先资格
满足以下一个或多个条件者优先：
a. 在国际顶尖会议或期刊发表过文章，包括但不限于 CVPR, ICCV, ECCV, NIPS, ICML, AAAI等
b. 参加过CV相关竞赛并拿到领先名次，包括但不限于ImageNet, VOC, MSCOCO, WebVision, OpenImages，Activitynet，VOT等
c. 参加过ACM程序设计程序竞赛或在 GitHub开源社区有重要贡献者
d. 在互联网计算广告或搜索/推荐某一领域有工作经验者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 依托巨头企业的海量真实业务场景和算力资源，能接触到业界最前沿的多模态大模型技术
- 有顶会发表和竞赛经验的背景能得到充分发挥，履历含金量极高，对后续学术或职业发展助力巨大
- 大模型训练和调优过程可能面临算力调度和实验失败的挫折，需要较强的抗压能力
- 适合计算机视觉或机器学习方向、有顶会论文或竞赛获奖经历的在读硕士/博士生，渴望在AI前沿领域深耕并追求高含金量履历的求职者
缺点 / 挑战
- 研究型岗位对理论基础和创新能力要求极高，面临顶会论文发表和复杂业务落地的双重压力
角色解读
- 实习期结束后可争取转正为正式算法工程师，未来可向多模态大模型专家方向发展
- 积累海量数据与算力资源下的工程经验，向AI研究员或算法团队技术负责人晋升
- 负责多模态检索预训练大模型的研究，解决图文视频搜索场景下的内容理解与图像检索问题
- 探索计算机视觉前沿技术，优化多模态语义表征与内容生成算法，推动业务技术升级
- 扎实的计算机视觉与深度学习基础，精通至少一个CV细分领域（如目标检测、多模态向量化）
- 具备优秀的算法实现能力，有顶会论文或知名竞赛获奖经历，能独立解决复杂业务场景下的抽象问题
申请策略
- 提前了解阿里未来生活实验室的业务方向，准备能体现业务落地思考的算法方案，面试时展现对技术趋势的敏锐度
- 重点突出在CVPR/ICCV等顶会发表的论文，或在ImageNet/COCO等知名竞赛中的名次
- 详细列出在多模态、图像检索或大模型相关的项目经验及GitHub开源贡献
- 深入研读多模态大模型（如CLIP、BLIP等）的最新论文，提升PyTorch框架下的大规模模型训练与分布式计算能力
- 了解电商搜索/推荐业务中的多模态应用案例，培养将前沿算法与业务价值结合的思维
面试指南
- 采用STAR法则，重点突出“问题定义-算法设计-实验验证-业务收益”的完整闭环
- 对于前沿技术问题，可结合最新论文提出自己的见解和改进思路，展现独立思考能力
- 请详细介绍你在多模态检索或预训练大模型方面的研究经历及核心创新点
- 在海量图文视频搜索场景下，如何优化多模态语义表征以提升检索准确率？
- 如果模型在复杂业务场景下效果不佳，你会如何排查问题并设计解决方案？
- 请分享一次你在CV竞赛或开源社区中解决复杂技术难题的经历
- 复习计算机视觉经典算法及多模态大模型最新进展，准备好论文和竞赛项目的详细技术细节
- 了解阿里电商搜索/推荐业务中的多模态应用案例，思考技术如何赋能实际业务
职位点评
薪资福利75
成长发展95
工作生活50
使命价值80
薪资福利
75中等
实习津贴在同类算法岗中处于较高水平，但作为实习岗位，整体薪酬绝对值受限于实习身份。
薪资信号未披露（AI估算：6千–1.2万/月）
成长发展
95较高
依托海量数据与算力资源，接触最前沿的多模态大模型技术，对学术研究和技能成长有极大帮助。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈计算机视觉、多模态大模型、图像检索、目标检测、多模态向量化
业务类型profit_center
工作生活
50较低
研究型实习通常工作强度较大，且需现场办公，WLB情况未明确说明。
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
探索AI前沿技术并驱动业务升级，具有较高的技术使命感和社会价值。
行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
使命信号创造业务价值、驱动业务升级
创新程度开拓性创新（行业首创）
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