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算法工程师-多模态（T-Star Lab ）
算法工程师-多模态（T-Star Lab ）
发布于 3 小时前实习/见习
实习生仅现场办公算法优化工程师
算法优化工程师
Aigc
Nlp
多模态大模型
深度学习
计算机视觉
预训练
值不值得投
70综合评分
综合评分 70
顶尖大厂核心研发实习，前沿多模态技术，高成长低WLB
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
1.5万
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 4240 个在招 · 其中算法优化工程师 约 140 个
市场机会
选择面较广
杭州 · 算法优化工程师 · 约 160 个在招
职位详情
关于这个职位
作为阿里T-Star计划实习生，你将基于淘天集团海量商品数据，研发电商多模态大模型
工作涵盖模型结构设计、预训练及下游能力建设，旨在提升对图文视频等多模态数据的理解能力，并探索AIGC在电商场景的创新应用
最低要求
硕士及以上学历，计算机、人工智能、电子与通信等相关专业
熟悉计算机视觉、机器学习、图像/视频分析与处理、多模态内容理解、AIGC等相关领域技术和应用
具备极佳的工程实现能力，熟练掌握C/C++、Java、Python等至少一门语言
学习能力强，对新事物有好奇心，对所在领域有热情，善于独立思考并反思总结
良好的沟通能力和团队协同能力，善于合作，乐于分享
工作职责
基于淘天海量商品数据，打造技术先进的电商多模态大模型，提升对多模态异构的商品数据(图、文、视频等)的理解能力和结构化能力，输出底层算法能力和高质量结构化数据，支撑发布、比货、导购等多种电商业务场景，并面向商家和消费者探索AIGC等创新业务应用
工作内容包括模型结构设计、训练任务设计、预训练和下游能力建设等
参与跟踪、探索大模型方向/多模态预训练方向的前沿技术，将各方向的SOTA能力集成到模型底座上，提升下游任务的效果，打造团队的技术先进性
优先资格
在校园内或互联网公司有相关实习或项目经历
在ICCV、CVPR等国际顶级会议、期刊上发表论文，或在相关学术会议组织的权威比赛中获奖
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 接触亿级规模的真实业务数据和前沿AI技术，平台资源顶级，简历含金量极高
- 追求技术极致、有科研潜力且希望在大厂核心业务线深耕的硕博研究生
缺点 / 挑战
- 竞争极其激烈，对学术背景（顶会论文）和工程能力要求双高，工作压力较大
角色解读
- 从实习生成长为独当一面的算法专家，有机会进入阿里顶尖人才库（T-Star），未来可发展为AI架构师或技术负责人
- 负责设计和训练电商领域的多模态大模型，处理海量的图文视频数据
- 扎实的计算机视觉和多模态理解基础，精通Python/C++等编程语言，具备优秀的工程落地能力
申请策略
- 重点关注T-Star计划的选拔标准，强调你的创新思维和解决复杂问题的能力
- 突出多模态相关的科研项目、顶会论文发表情况以及大规模模型训练的工程实践经验
- 深入理解Transformer架构在多模态中的应用，熟悉主流的大模型训练框架（如Megatron-LM, DeepSpeed）
面试指南
- 采用STAR法则（情境、任务、行动、结果）描述项目经历，重点突出技术选型的理由、遇到的挑战及解决方案、以及最终的业务/学术价值
- 请详细介绍你参与过的一个多模态大模型项目，你在其中承担的角色和技术难点
- 如何处理多模态数据中的噪声和对齐问题？
- 在有限算力下，如何优化大模型的训练效率？
- 你对当前AIGC在电商领域的应用有哪些看法？
- 复习多模态学习的经典论文（如CLIP, BLIP等），准备1-2个深度技术案例，了解淘天集团最新的AI产品动态
职位点评
薪资福利75
成长发展95
工作生活40
使命价值80
薪资福利
75中等
虽然JD未披露具体薪资，但T-Star作为阿里顶尖人才计划，其实习生待遇通常高于普通实习生，且转正后起薪具有竞争力。
薪资信号未披露（AI估算：1.0千–2.0万/月）
成长发展
95较高
极高的发展性满足度，提供前沿技术探索机会、海量数据资源和顶尖导师团队，是职业起步的黄金跳板。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈多模态大模型、AIGC、计算机视觉、预训练、SOTA
成长机会T-Star计划、顶尖人才招聘和培养项目、探索和实践最前沿的AI技术
业务类型profit_center
工作生活
40较低
大厂核心研发部门通常工作强度较大，虽为实习生，但面临较高的产出预期和挑战性课题，WLB一般。
工作模式未明确
办公地点市区核心地段
加班情况JD含高强度暗示词
使命价值
80较高
致力于通过AI技术赋能电商生态，提升用户体验和商业效率，具有较高的行业影响力和技术使命感。
行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
使命信号在有价值的业务场景落地技术成果、探索AIGC等创新业务应用
创新程度开拓性创新（行业首创）
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