算法工程师-展示广告多模态大模型方向（T-Star Lab日常实习）

AI 摘要智能生成

基于多模态大模型的生成式推荐算法研究

职位描述

岗位课题： 1.基于多模态大模型的生成式推荐算法研究； 2.具备原生多模态能力与良好可拓展性的广告预估模型研究； 3.基于AI Agent的广告交互形式创新研究； 4.电商领域的图文、视频多模态内容理解与表征生成； 课题项目背景： 课题需要探索大模型、多模态大模型相关技术，如何帮助阿里妈妈的核心广告算法模型在预估性能、泛化能力、可拓展性等方面，取得代际突破；涉及到的技术难点，有大模型与广告模型的融合、LLM-based广告模型、电商域的多模态信息提取与预训练等方面。 相关技术突破，会应用到阿里妈妈展示广告的召回、预估模型当中，帮助广告模型更好地理解商品与用户，并更优的理解能力来做广告推荐，提升用户体验、投放效率与广告营收。 成长资源： 团队有丰富的算法研究经验、充足的GPU资源，能支持相关领域的算法探索、突破创新、论文发表；团队实际负责一线业务算法，能给T-Star Lab实习生一个很好的研究产出到实践落地的环境；团队曾引入多位往届头部同学，有充足的头部人才培养经验，同时有相关学术合作项目提供全方位资源支持。 岗位职责： 在这里，你将参与到使用大模型相关技术对阿里妈妈的核心广告算法模型、链路、业务的革新过程当中。通过探索大模型与经典广告模型的融合方案、万亿级参数模型的高效分布式训练、低延迟高吞吐要求的模型推理等方向，实现核心技术的代际突破，给海量用户、商家带来更好的购物与营销体验。以及有机会提前获得秋招直通T-Star的正式Offer。

任职要求

• 硕士及以上学历，2026年11月1日以后毕业，计算机、软件工程、人工智能等相关专业，能连续实习3个月及以上；
• 熟悉常用机器学习算法，对模式识别、深度学习、增强学习等相关领域，极佳的工程实现能力，精通C/C++、Java、Python等至少一门编程语言；
• 有较强的学习能力及良好的沟通协作能力，对新事物保有好奇心；
• 对所在领域有热情，善于独立思考并反思总结；
• 有高质量研究成果并发表在国际顶级会议、期刊，或在重要算法、编程大赛中取得过优异成绩；