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算法工程师-拍立淘AIGC方向（T-Star Lab日常实习）
算法工程师-拍立淘AIGC方向（T-Star Lab日常实习）
发布于 大约 7 小时前实习/见习
北京市 / 杭州市
无经验要求
实习生
仅现场办公
硕士
计算机视觉工程
Aigc
图像生成
多模态
强化学习
扩散模型
计算机视觉
AI 估算 · 6k–10k
大厂算法实习生，硕士学历，AIGC前沿方向，薪资在实习中偏高，但无年终。
职位详情
关于这个职位
这个职位是阿里巴巴拍立淘AIGC方向的算法实习岗位，主要研究超真实感人像生成、基于强化学习的高保真定制生成等前沿课题，结合电商场景优化生成算法，提升真实感、保真度和美观性
你将接触海量业务数据和成熟的算法链路，参与影响数亿用户的产品
最低要求
职位要求
硕士及以上学历，2026年11月1日以后毕业，计算机、人工智能等相关专业，能连续实习3个月及以上，具备基本的计算机视觉/机器学习/深度学习等相关理论功底
有相关方向的项目经验或者顶会论文发表者优先（如CVPR/ICCV/ECCV/NeurIPS/ICLR等）
在计算机视觉领域有高影响力成果者优先， 例如，高引论文，行业影响力比赛获奖者, 或者优秀开源贡献者
熟练使用C/C++、Python其中一种开发语言， 有AIGC/多模态大模型相关实操经验优先
具备良好的逻辑思维能力和创造力，能够独立开展研究工作，有较强的分析问题与解决问题的能力，对解决前沿难题充满激情
工作职责
岗位职责：
在这里，你将从事电商场景下的视觉内容生成业务创新，在真实需求场景下做有价值的算法研究
在这里，你将接触高质量的海量业务数据，助力做出真正满足商业级应用的算法
在这里，你将影响海量用户的电商购物体验，做真正有影响力的技术
优先资格
有相关方向的项目经验或者顶会论文发表者优先（如CVPR/ICCV/ECCV/NeurIPS/ICLR等）
在计算机视觉领域有高影响力成果者优先， 例如，高引论文，行业影响力比赛获奖者, 或者优秀开源贡献者
有AIGC/多模态大模型相关实操经验优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 阿里巴巴大厂平台，拥有海量业务数据和真实应用场景，技术成长快
- 方向为AIGC和强化学习前沿领域，研究创新空间大，有发表顶会论文的机会
- 团队算法链路成熟，有专业的产运资源和美学顾问支持，项目落地性强
- 实习要求高，需要具备较强的算法理论基础和快速学习能力
- 竞争激烈，周围都是优秀人才，需要保持持续学习和产出
- 适合对生成算法和强化学习有浓厚兴趣，具备扎实功底和创造力，愿意在电商场景中做前沿研究的硕士生
缺点 / 挑战
- 研究课题较具难度，需要独立探索和解决问题，可能面临较大压力
角色解读
- 通过实习积累前沿算法研究和落地经验，有机会转正成为正式算法工程师
- 深耕AIGC/强化学习方向，逐步成为该领域的技术专家或研究科学家
- 可依托大厂平台和业务场景，向技术Leader或资深研究员方向发展
- 研究并优化超真实感人像生成算法，提升生成图像的真实感和美学质量
- 探索强化学习在生成模型中的应用，优化模型的定制表达和指令泛化能力
- 与团队合作将算法落地到电商场景，如拍立淘、搜索、推荐等场域，支持服饰搭配推荐和种草业务
- 扎实的计算机视觉、机器学习和深度学习理论基础
- 熟练使用Python或C++，具备较强的工程实现能力
- 了解或熟悉扩散模型、强化学习、多模态大模型等前沿技术
- 具备独立研究和解决问题的能力，有良好的逻辑思维和创造力
申请策略
- 了解阿里巴巴拍立淘和电商场景，在面试中展现对业务落地的思考
- 可以附上个人技术作品集或GitHub链接，证明实际动手能力
- 重点突出相关项目经历，尤其是图像生成、扩散模型、强化学习方向的课题或竞赛
- 如有顶会论文或高影响力成果，务必醒目列出，这是重要加分项
- 强调编程能力和工程实现细节，如如何优化模型、处理数据等
- 展示对前沿技术的热情和独立研究能力，如开源贡献、技术博客等
- 深入理解扩散模型（如Stable Diffusion、DDPM）的原理和代码实现
- 学习强化学习基础，尤其是RLHF等与生成模型结合的技术
面试指南
- 采用STAR法则：背景（Situation）、任务（Task）、行动（Action）、结果（Result），清晰展示项目全貌
- 技术问题先讲原理，再结合实际案例，体现对技术的深度和落地能力
- 开放性问题要展现结构化思维，从业务需求到技术选型逐步分析
- 介绍一下你做过的一个生成模型项目，如何评估结果？
- 你对扩散模型的理解？如何提升生成图像的真实感？
- 强化学习如何应用到生成模型？你知道哪些具体方法？
- 如果你来负责一个服饰生成场景，你会怎么设计技术方案？
- 你遇到过的技术难点是什么？如何解决的？
职位点评
69
综合评分
AIGC前沿算法实习，大厂平台，技术成长快，但薪资福利有限，WLB不确定。
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。
更适合这类人
最适合追求技术成长、对AIGC前沿研究有强烈兴趣，能接受实习性质且不太在意短期薪资福利的求职者。
表现最好
成长发展
相对薄弱
薪资福利
薪资福利45
成长发展88
工作生活55
使命价值70
薪资福利
45较低
该职位为实习岗，薪资未披露，且未提及福利待遇，稳定性一般，补偿性动机满足有限。
薪资信号未披露（AI估算：6K-10K/月）
成长发展
88较高
该职位处于AIGC前沿领域，有海量数据、成熟算法链路和业务场景，技术成长空间极大，发展性动机得到高度满足。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈强化学习、扩散模型、图像生成、多模态、计算机视觉、AIGC、Python、C++
业务类型ambiguous
工作生活
55较低
工作模式未明确，但未提及远程或弹性，实习岗位可能较为忙碌，生活化动机满足一般。
工作模式未明确
办公地点未明确
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
70中等
该职位从事电商场景下的视觉生成，影响海量用户购物体验，行业属于增长赛道，意义感良好，但社会价值偏向商业。
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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