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多模态内容理解算法及应用-阿里星/T-Star

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岗位职责

【我们做什么】

  1. 素材质量:守住平台体验底线,优化素材质和量。涉及劣质素材审核、素材优选、封面/看点生产等
  2. 内容库:完善和优化内容的基础数据,为前台应用提供高质量可靠的基础数据。涉及关系型数据(如同源、相似、原创);标签型数据(如内容分类等)
  3. 推荐基础模型&应用:依托创新业务场景和大模型新技术,沉淀推荐基础模型。涉及SID、生成式推荐基础模型、穿搭星球、AIGC评论等 相关研究课题细分方向如下: ● 面向质量任务的VQA能力建设及在视频审核中的应用 ● 面向直播流的轻量化模型应用及大模型知识蒸馏技术 ● 结合推荐系统的泛化表征设计及分发应用 ● 百亿级视觉检索技术及淘宝素材同源库建设 ● 视频内容生成技术及质量攻防系统建设 ● 推荐基础大模型——将语义ID融入自然语言,用对话的形式去做推荐 ● 审核Agent——能记规则和样例、能自主调用工具,实现全机审

职位要求

  1. 计算机科学/人工智能/机器学习等相关领域的硕士或博士,具备扎实的编程基础(Python/C++/Java),熟悉常用算法与数据结构。
  2. 掌握机器学习基础理论,了解搜、推、广系统/自然语言处理/多模态等至少一个领域。
  3. 有PyTorch/TensorFlow等框架使用经验,参与过算法竞赛(Kaggle/天池等)或开源项目者优先。
  4. 对AI技术充满好奇心,主动关注大模型、搜推广系统、NLP、强化学习等领域前沿进展。
  5. 在顶级会议或高水平期刊发表过论文,或有复现前沿论文的经验者优先。
  6. 具备较强的问题拆解能力,能通过数据分析定位业务痛点并提出创新思路。
  7. 良好的沟通能力,能与工程师、产品经理高效协作,将技术方案转化为业务价值。
  8. 对电商场景有基本认知,愿意深入理解用户需求与商业逻辑。 【加分项】
  9. 有大模型训练/微调经验(如Llama、GPT、多模态模型)或搜推广算法相关项目经历。
  10. 有海量数据处理经验或者大厂实习经验。
  11. 在算法竞赛中获得优异成绩(ACM-ICPC/挑战赛TOP10等)或者顶会论文发表。

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