阿里云27届校招实习内推-AI数据开发

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【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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