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在线旅行领域的多模态大模型研究&实践-阿里星

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  • 杭州
  • 技术类

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岗位职责

  1. 设计和实现OTA在线旅行领域的多模态大模型,包括预训练、指令微调与对齐,强化学习/RLHF后训练,推动其在在线旅行行业中的应用落地;
  2. 研究生成理解统一,VQA、高效多模态数据管线等方向;
  3. 跟踪并实践多模态生成大模型前沿技术,引入新的算法技术及理念,推动业务落地及技术优化。

职位要求

  1. 来自全球Top高校计算机科学、人工智能、数学、物理或相关领域应届博士/顶尖硕士毕业生;
  2. 在国际顶级计算机会议/期刊(如NeurIPS、CVPR、ICLR、ECCV、TPAMI等)以一作身份发表过多篇论文,或在开源社区、竞赛中展示出引领性的研究成果;
  3. 对Diffusion Models、GANs、VAEs等生成模型有深入理解,熟悉基于Transformer架构的自回归生成模型、DiT等扩散模型;在语言-视觉联合建模、图文/视频生成任务方面有系统性理解,熟悉CLIP/VLM 等跨模态模型架构,并至少在生成模型或语言-视觉联合建模方向产生具有行业影响力的创新成果;
  4. 对多模态世界模型的可控性、一致性、长序列建模、跨模态对齐与协同、效率优化等关键问题有持续探索的兴趣,敢于挑战现有范式,有志于在该领域构建具有行业影响力的新范式;
  5. 具备扎实的代码功底,熟悉PyTorch/TensorFlow等框架,能够高效实现复杂模型结构并进行大规模训练(如千卡级大模型训练、混合精度优化、显存优化)经验;ACM/ICPC,topcoder等编程比赛获奖者优先;
  6. 具备跨学科视野与协作意识,能够与工程、产品等多学科团队紧密合作,推动研究成果快速落地并产生实际影响力。

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