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27届校招实习

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04-14 17:56
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中国科学院大学 Java
阿里云27届校招实习内推-AI数据开发
部门直推,可以帮忙跟进流程,欢迎大家投递和咨询【内推链接】https://campus-talent.alibaba.com/campus/position/199903220056?campusShareCode=z%2FjEghKwDYEskXlRXc0agRTlyz4P0DhAecZZ994FjY3ArYg4a7zAo9pDOlM9%2Fysd&batchId=100000540002【职位描述】以数据驱动、评测驱动的方式,构建数据高效迭代闭环,建立从数据寻源、标注、处理、合成到评测的全链路数据体系,持续建设高质量数据集和评测集,不断推动基础模型能力提升,推动AI模型和应用发展。具体职责包括以下相关方向的一项或多项:1.全模态数据处理:- 参与研发万亿级数据规模的全模态数据处理引擎。- 通过设计高性能、可复用的数据处理算子,构建覆盖全生命周期的自动化数据生产pipeline。- 解决海量数据在清洗、脱敏及增强过程中的计算瓶颈,利用智能筛选与精准对齐算法交付极具竞争力的高质量训练集。- 持续优化全链路交付效能,确保数据质量与处理规模世界领先。2.大模型数据理解与资产体系建设:- 参与全模态AI数据基础设施建设。 负责设计支撑AGI 演进的多模态语义标签标准与特征映射体系,通过构建先进的质量度量模型与内容理解框架,实现对海量 3D、视频、音频等复杂数据的自动化精炼,精细化的数据理解体系加速AGI发展的科学性与高效性。- 构建核心AI数据战略资产体系。 结合业务垂直场景与最前沿算法,深度参与海量数据的解析、挖掘与性能优化,驱动EB级全模态数据的深度解析与价值发现;通过全链路的智能处理与挖掘优化,将海量数据转化为高稀缺性和行业竞争壁垒的AI数据资产。3.领域全链路数据策略建设:- 设计实现面向大模型细分领域的模型性能优化的全链路数据体系,涵盖评测体系设计、数据加工与数据合成链路、数据标注策略设计。- 深度理解大模型细分领域的技术点,实践“评测驱动”(Evaluation-Driven Development,EDD)的大模型迭代方法,确保千问、万相等基础模型能力持续处于世界领先水平。【工作地点】杭州,北京,上海【毕业起止时间】2026-11-01 ~ 2027-10-31(2027届实习生)
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