多模态理解与用户意图推理-阿里星/T-Star

参与用户理解、行为建模、意图识别等核心算法研发。 - 探索大模型、多模态、序列建模、因果推断、强化学习等技术在搜索推荐场景中的应用。 - 参与模型训练、评估、上线和实验分析，推动算法能力在真实产品中落地。 - 与产品、工程、算法团队合作，将研究问题转化为可验证、可迭代的系统能力。 - 在有条件的情况下，参与论文、专利、技术分享和开源等技术影响力建设。

PhD / 硕士毕业生，计算机、人工智能、统计、数学、电子工程等相关专业。 - 在机器学习、推荐系统、信息检索、NLP、大模型、多模态理解、数据挖掘、强化学习等方向有扎实基础。 - 熟悉多模态理解模型的原理与应用，能够建模文本、图像、视频、商品、内容与用户行为之间的语义关系。 - 了解或实践过大语言模型后训练相关技术，如 SFT、DPO、偏好对齐、指令微调、评测体系构建等。 - 对 Deep Research、Agent、RAG、长上下文推理等技术在意图理解、需求分析和决策辅助中的应用有兴趣或实践经验。 - 对复杂业务问题有兴趣，愿意把多模态理解、大模型推理与意图建模应用到真实产品场景中。 - 在 NeurIPS / ICML / ICLR / ACL / EMNLP / CVPR 等会议或期刊发表过高质量论文。"