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阿里巴巴达摩院
团队专注于研发适用于 NLP/CV/Audio/Motion/Relational Data 的通用多模态预训练大模型及其下游应用，致力于推动通用 AI 模型的发展以及 AI 模型的民主化。团队拥有低碳高效的大模型训练技术积累，于去年发布全球最大的多模态预训练模型 M6，并以服务化平台形式得到内部广泛调用。团队于今年 2 月开源统一任务表示的多模态预训练模型 OFA，以同一模型在诸多跨模态任务上实现 SOTA。
团队成员背景多样，覆盖 NLP、CV、Audio、以及跨模态的多个领域，CCF A 类文章超过 100 篇（NuerIPS/ICML/ICLR/ACL/CVPR/KDD...）；团队成员大多来自于清华北大年轻的师兄师姐，团队氛围极佳，无加班文化。
多模态方向算法实习生
坐标：北京
岗位职责
团队重点围绕下课题进行研发：
1. 领域无关的通用 AI 模型与系统，提升模型任务宽度，以及模型的生成、表征和组合泛化等关键能力；
2. 预训练基础技术，包括高效低碳的超大规模多模态模型训练方法，轻量化 Finetune 和部署技术；
3. NLP/CV/结构化数据相关的预训练模型及其下游应用，包括单模态/跨模态问答、推理、生成；
4. Motion/3D 视觉相关的预训练模型及其下游应用，包括人脸/手势/身体的动作识别与基于多模态信号的数字人驱动。
岗位要求
1. 自驱力强，敢想敢做；
2. 计算机相关专业硕士及博士；
3. 熟练使用 python/linux，熟练掌握 pytorch/tensorflow/jax 至少之一的深度学习框架；
4. 至少有一篇高质量文章发表记录或对岗位相关领域有强大的复现&实战经验。
加分项
1. 熟悉大规模预训练技术的同学优先；
2. 有 NLP、CV、Audio、Motion、3D、CG 等领域研究背景或者参与过大型开源项目优先；
3. 有相关领域实习经验或者 ACM 竞赛获奖者优先。
投递方式
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