阿里巴巴实习岗位

岗位描述 我们是谁： 我们是阿里智能信息事业群，专注于AI to C的业务，为2亿用户群体提供AI服务，你或你身边的小伙伴中可能就是我们的用户。我们是一支致力于在AI赛道长期发展、创新务实的团队，欢迎每一位有想法、对AI有热情的小伙伴和我们一起参与这个令人激动的过程。 你会参与到： 1.与算法工程师携手深入探索大模型的

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岗位描述 1. 参与核心链路研发：在导师指导下，参与千问视觉业务的离线流程开发与迭代，构建高效稳定的端到端数据处理流水线； 2. 参与数据采集与清洗：参与图片数据采集、去重，参与大规模图片数据的清洗，提升整体流程处理效率； 3. 系统优化与演进：参与数据处理核心流程的性能分析与瓶颈排查，协助引入新技术推动流程架构升级，

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岗位描述 1、协助进行游戏产品的调研工作，例如调研问卷编写及回收处理、实验室测试协助、简单的玩家访谈和访谈信息整理提 炼等； 2、游戏市场信息收集、桌面分析。 岗位要求 1、沟通能力强，有同理心，能够对用户的行为、语言有敏锐的洞察和客观准确的分析； 2、优秀的逻辑分析与表达能力，能够编写问卷提纲、处理分析数据，并撰写

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岗位描述 1、研究和探索可控的视觉内容生成技术，负责视觉内容生成模型等相关算法的研发和落地，结合公司业务场景进行相关策略迭代 2、探索时空内容可控生成技术，包括图片/视频风格迁移、镜头控制、空间一致性控制等 3、持续跟踪图像和视频生成领域的最新技术动态，评估并实施前沿技术，推动技术在公司产品中的应用与创新 岗位要求

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岗位描述 1. 参与Qwen大模型预训练数据的算法设计与体系建设，面向海量文本、代码、多模态等数据，开展数据采集扩充、质量评估、筛选配比和合成优化，建设高质量、可持续迭代的预训练数据管线。 2. 参与建设面向mid-train阶段的模型驱动的合成与质检链路，围绕知识、推理、代码、长文、Agent、多模态等核心能力方向，

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岗位描述 我们聚焦大模型在内容生成与多模态理解中的实际应用，期待你参与图文创作、视频理解等方向的算法研发与落地，持续提升内容生产效率与内容理解效果。 1. 参与 AI 内容生成与理解核心项目：围绕 AI 图文创作、视频内容理解等方向，开展算法研发与系统落地 2. 开展算法创新与工程实现：设计实验方案，分析对比实验及消

硕士 · 查看完整岗位与申请入口 →

岗位描述 1. 负责游戏UI界面的拼接与整合，确保视觉效果与交互体验的一致性 2. 配合设计与开发团队完成页面布局的实现与优化 岗位要求 1. 熟悉 Cocos Creator / Unity 任一引擎； 2.善于沟通、按时完成上级交给的工作 3. 拥有良好的团队合作精神，能迅速融入团队 4. 具备良好的

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岗位描述 1.核心项目参与：深度参与公司年度春季校园招聘项目，保障项目落地执行。 2.多元能力锻炼：不仅限于执行，更能在项目管理、平面设计、跨部门沟通中获得全方位成长。 3.开放团队氛围：与一群年轻、有活力的HR及业务团队共事，获得一对一导师指导。 岗位要求 1.校园大使管理：负责校园大使的招募、筛选、日常管理与激励

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岗位描述 我们正在寻找一位充满激情的大模型应用开发实习生，加入我们的团队，共同推动公司内部大模型应用的快速落地和创新。如果你对人工智能充满热情，渴望在实战中提升自己的技术能力，那么这里将是你施展才华的舞台！ 1. 参与内部大模型应用的设计与开发，助力公司内部大模型应用的快速落地，推动AI技术在实际业务中的高效应用。 2

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岗位描述 当前 Agent 能力的瓶颈在“可训练的任务与环境”的供给：真实世界中值得学习的任务往往长程、多工具、结果难以自动判定，既难以规模化获取，合成成本也极为高昂。团队围绕这一瓶颈聚焦 Agentic 数据的合成与验证，已在 coding、通用办公、垂域办公、科学研究、AI2AI 等场景形成稳定的业务支撑，并针对成

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岗位描述 职位描述 Agent 正在成为连接大模型、企业知识与业务系统的核心载体。更强的自主决策、工具调用和跨系统执行能力，既为安全工作带来了新的可能，也产生了新的安全挑战。 我们希望围绕 Model + Harness 建设 Agent-native 的安全能力，工作包含两个方向： ● AI for Security

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岗位描述 强化学习（RL）是 Qwen 系列基础模型持续演进的重要技术方向之一。我们围绕大模型在复杂任务中的推理、规划、编码、工具调用与长程决策能力，持续探索 RL 在长程代码任务、视觉交互、真实环境执行、数学与代码竞赛等场景中的应用，推动模型在开放式复杂任务中的自主性与执行表现。 欢迎对大模型与强化学习方向有兴趣、并

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岗位描述 千问（Qwen）是由阿里巴巴自主研发的超大规模语言模型，具备跨语言、跨任务的理解与生成能力。Qwen系列模型，涵盖参数量从几百 M 到 T 级的基座大语言模型，并相继推出Qwen-VL、Qwen-Audio、Qwen-Omni、Qwen-Coder等系列模型。从多轮对话到代码生成，从逻辑推理到内容创作，从单一

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岗位描述 1. 参与智能体前沿安全风险研究，重点关注失控风险（Loss of Control）方向，跟踪学术与行业动态，协助建立风险分类框架与评测方法论 2. 设计并构建前沿风险评测任务与数据集，搭建智能体评测环境，开展控制实验并分析评测结果 3. 辅助参与智能体安全评测的其他维度工作，包括提示注入、越狱攻击、权限滥用

硕士 · 查看完整岗位与申请入口 →

岗位描述 1. 评测数据挖掘 （1） 针对预训练（含mid-training，下同）模型在coding，cowork，长尾知识，长文本能力等方面的弱点，设计并构建具有可扩展性的自动化评测方案及高质量数据集。 2. 评测数据治理 （1）整合高质量公开评测集和私有评测集。为不同训练阶段、不同领域、不同优化目标（模型结构/数

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岗位描述 1. 面向开放式与 Agentic 任务，设计和迭代 Rubric 体系：原子化准则拆分、意图对齐、难度/区分度校准、必需项/加分项/惩罚项的分层评分： （1）把 Rubric 转化为奖励信号，训练 / 微调 Reward Model 与 Verifier，接入 SFT + RL 流程；分析并抑制 rewar

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岗位描述 1. 参与 Agentic Search 模型的全链路研发：从检索/推理轨迹（Trajectory）数据构建、SFT 冷启，到 GRPO 等强化学习优化，端到端提升搜索智能体的规划、多轮检索与工具调用能力。 2. 设计与迭代奖励机制：探索 rubric-based reward、RLVR 等方案，兼顾答案正确

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岗位描述 面向长文档理解、企业知识库问答、代码分析和多轮 Agent 等长上下文大模型应用，研究跨地域 P-D 分离推理服务优化机制。 岗位聚焦 Prefill 计算密集、Decode 低延迟敏感以及 KV Cache 跨地域传输等核心问题，探索在多地域基础设施中对 Prefill 与 Decode 进行解耦部署、协同

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岗位描述 1. 导演知识建设：研究剧本拆解、分镜、构图、场面调度、摄影、剪辑和声音节奏，将中英文专业资料及专家经验整理为结构化知识。 2. LLM 知识编纂：将导演知识拆解为清晰的概念、适用条件、判断原则、操作方法和案例，参与建设可检索、可复用、可追溯的 LLM 导演知识体系。 3. 知识效果验证：设计测试案例和评测标

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岗位描述 1. 编剧知识建设：研究剧本结构、人物塑造、戏剧冲突、场次设计、台词和单集节奏，将专业资料及专家经验整理为结构化知识。 2. LLM 知识编纂：将编剧知识拆解为清晰的概念、适用条件、判断原则、操作方法和案例，参与建设可检索、可复用、可追溯的 LLM 编剧知识体系。 3. 知识效果验证：设计测试案例和评测标准，

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岗位描述 1. 高质量数据合成与构造：针对推理（数学/STEM）、通用（指令/知识/写作/安全）及垂直领域（医疗/法律/金融），构建与合成高质量数据，突破复杂推理与专业知识的数据瓶颈。 2. 强化学习与偏好对齐：重点攻坚 Reasoning RL、Rubric RL、RLVR、RLHF，设计并优化多维度 Verifie

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岗位描述 打造下一代生成式超算引擎，定义外卖行业技术新边界！ 淘宝闪购商物流日处理亿级订单量，技术成果可直接驱动万亿级市场。 突破生成式AI在商业领域的应用边界，打造“AI+运筹优化”的标杆案例。 全程参与从理论研究到实际应用的完整流程，在真实项目中积累扎实的学术能力和高效的工程落地能力，成长为能解决复杂商业问题的“A

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岗位描述 1、负责AI制作产品内容理解方向的业务定向优化，负责内容理解模型能力的落地，持续提升准确和召回能力； 2、与基础模型和应用模型算法团队紧密协作，共同功能规划和迭代路线； 3、关注行业新的技术和创作趋势，能够洞察专业创作者的需求变化制定产品策略，确保产品的创新性和市场竞争力； 岗位要求 1、本科及以上学历，有

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岗位描述 【团队介绍】 阿里国际跨境电商一人一国团队。我们的业务服务国家经理，覆盖数据洞察、货盘选品、投资分配、营销大促、体验巡检等多个场域，通过自动化能力覆盖提升国家经理运营效率，最终提升国家GMV。技术上聚焦LLM、多模态、因果推断、运筹优化、强化学习、Agent 等前沿技术方向——无论你来自哪个技术背景，只要热爱

硕士 · 查看完整岗位与申请入口 →

岗位描述 1、商家AI产品落地支持：协助团队推进商家侧AI工具的落地应用，参与需求调研、方案配置、效果跟踪与问题排查，确保商家能用、会用、用出效果； 2、AI Agent训练与质量优化：参与AI Agent的能力建设，包括回答质量标注、效果评估与持续调优，推动AI在电商场景下的表现提升； 3、数据洞察与运营分析：基于商

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岗位描述 岗位定位 隶属于ATH-多模态评测技术团队，核心使命是追踪全球学术与产业前沿进展，持续拓宽团队评测体系与数据技术的能力边界，通过前沿研究的落地转化，支撑团队在多模态大模型、生成式AI领域的技术竞争力与行业前瞻性。 核心职责 1. Benchmark横向剖析：系统性调研、拆解全球主流的多模态评测基准、美学评测

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岗位描述 致力于AI SoC芯片架构、芯片关键技术前沿研究，采用自上而下基于应用驱动和自下而上基于新技术的研究方法，利用系统架构、计算机体系结构、芯片设计优化等领域的技术积累，在芯片相关领域及新兴计算领域（如机器学习、大语言模型）进行研究性探索，开发原型系统，落地到芯片产品。主要工作研究方向包括但不限于： 1、 AI

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岗位描述 大模型借助庞大的文本语料和巨量的计算资源，展现出了惊人的性能表现。之前大量的研究工作聚焦于模型参数量、计算量以及数据总量的scaling law，忽略了模型中词汇量的大小对模型的影响。大的词汇量会提升分词的压缩比，从而提升模型的训练和推理效率，但词汇量应该增大到何种程度，以及不同规模的模型对词汇量的需求是否一

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岗位描述 1. 探索研究多模态大模型、GUI agent、AI memory、多模态RAG等前沿技术。 2. 参与研发多模态、全模态大模型等下一代人工智能核心技术，探索面向真实环境的多模态智能体多轮强化学习，提升大模型能力。 3. 负责跟踪和研究多模态大模型前沿技术调研、落地、对业务进行优化。 岗位要求 1. 计算机

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岗位描述 你将加入 Qwen 团队，深度参与大模型在 Agent 与 Coding 场景下的前沿算法研究。核心方向是构建支撑大规模 Agentic RL 训练的奖励信号体系，提升模型的对齐质量与 RL 训练上限。具体包括： 1. Coding Reward System：参与面向 Code Agent 的 Reward

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