03-13 11:48 已编辑 阿里巴巴_算法工程师 发布于浙江
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【春招实习】求Agent算法实习简历啊😭淘天真实不卷啊，老板人超好
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毕业年限2026.11-2027.10！
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简历直达一面面试官，当天约面试，3天内安排面试！！
1. Agent算法工程师（室内智能设计）
● 职位描述
1. 参与构建面向家装与家居消费场景的生成式AI智能设计系统，结合大模型、多模态理解与空间推理能力，为用户生成合理、美观且可落地的全屋设计方案；
2. 围绕户型解析、家具布局生成、商品搭配生成等核心问题，设计并实现空间布局与搭配生成算法，提升设计方案的合理性与美学一致性；
3. 构建空间关系建模与约束推理能力，结合场景理解与用户需求，实现可控的空间布局生成与商品组合推荐；
4. 设计与实现面向设计与导购场景的Agent决策与执行架构，实现从用户需求理解、方案生成到交互式调整的完整智能设计流程；
5. 基于大语言模型与多模态模型开展算法研究与工程落地，探索生成式建模在空间设计、商品理解与用户意图解析中的应用；
6. 研究并实践SFT、RLHF、DPO等大模型后训练方法，持续提升模型在布局合理性、空间约束满足、搭配一致性与用户偏好对齐方面的能力；
7. 设计并开展系统性的实验与算法评估，持续优化模型效果与系统性能，并参与相关算法在真实业务场景中的落地。
● 职位要求
1. 计算机科学、人工智能、机器学习、计算机视觉、自然语言处理或相关专业硕士及以上学历；
2. 熟练掌握 Python 与 PyTorch，具备扎实的深度学习基础和良好的算法工程能力；
3. 熟悉主流生成式模型与深度学习架构，如 Transformer、Diffusion、Autoregressive Models 等；
4. 对大语言模型（LLM）、多模态大模型及生成式AI技术有深入理解，熟悉SFT、RLHF、DPO、RAG、Agent等相关技术；
5. 具备 2D/3D 布局生成、空间理解、约束优化或用户意图建模经验者优先；对具身智能、智能推荐、多 Agent 系统有深度研究者优先。
6. 在CVPR、ICCV、ECCV、NeurIPS、ICML、ICLR、AAAI、ACL、EMNLP、KDD、WWW、RecSys等会议发表过LLM、多模态、推荐或AIGC相关论文者优先；
7. 具备良好的科研能力与团队协作能力，能够独立推进算法研究、实验分析与技术落地。
2. 三维重建与生成算法工程师
• 职位描述
1、参与面向室内设计场景的前沿多模态3D生成与编辑算法研发，参与高质量家具的3D自动化建模，以及完整室内三维空间的重建与生成。
2、探索并实现基于多样化三维底层表征（如3D Gaussian、Mesh、SDF、Point Cloud等）的高效压缩方案（如VAE范式）。在压缩与特征提取过程中，追求极致的几何精度、拓扑合理性与纹理材质真实度。
3、深入研究3D生成模型的网络架构，探索高效的多模态条件（如文本、图像等）注入与融合机制，提升模型在复杂约束下的计算效率、生成稳定性和细节表现力。
4、实践3D生成模型的预训练与后训练方案，提高流匹配模型预训练的稳定性与效率，并运用SFT、强化学习等后训练对齐策略，提高模型的生成质量和可控性。
5、针对业务场景的大规模应用需求，开展模型蒸馏与推理加速等前沿研究，优化模型推理效率，并参与相关算法在真实业务场景中的应用与落地。
• 职位要求
1. 计算机科学、人工智能、计算机图形学或相关专业硕士及以上学历；
2. 熟练掌握 Python 和 PyTorch，具备良好的深度学习工程能力；
3. 熟悉主流深度学习模型结构，如 Transformer、U-Net 等，对扩散模型、VAE、流匹配原理有深入理解；
4. 具备扎实的计算机图形学和3D视觉基础，熟悉常见三维表示方法（Mesh / Point Cloud / SDF / NeRF / Gaussian Splatting 等）；
5. 熟悉三维重建、离线渲染、计算几何等相关理论与算法，具备使用 Open3D、PyTorch3D、Blender 等工具经验者优先；
6. 具备良好的科研能力与问题分析能力，有 SIGGRAPH / CVPR / ICCV / ECCV / NeurIPS 等顶会论文或相关研究经验者优先
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● 职位描述
1. 参与构建面向家装与家居消费场景的生成式AI智能设计系统，结合大模型、多模态理解与空间推理能力，为用户生成合理、美观且可落地的全屋设计方案；
2. 围绕户型解析、家具布局生成、商品搭配生成等核心问题，设计并实现空间布局与搭配生成算法，提升设计方案的合理性与美学一致性；
3. 构建空间关系建模与约束推理能力，结合场景理解与用户需求，实现可控的空间布局生成与商品组合推荐；
4. 设计与实现面向设计与导购场景的Agent决策与执行架构，实现从用户需求理解、方案生成到交互式调整的完整智能设计流程；
5. 基于大语言模型与多模态模型开展算法研究与工程落地，探索生成式建模在空间设计、商品理解与用户意图解析中的应用；
6. 研究并实践SFT、RLHF、DPO等大模型后训练方法，持续提升模型在布局合理性、空间约束满足、搭配一致性与用户偏好对齐方面的能力；
7. 设计并开展系统性的实验与算法评估，持续优化模型效果与系统性能，并参与相关算法在真实业务场景中的落地。
● 职位要求
1. 计算机科学、人工智能、机器学习、计算机视觉、自然语言处理或相关专业硕士及以上学历；
2. 熟练掌握 Python 与 PyTorch，具备扎实的深度学习基础和良好的算法工程能力；
3. 熟悉主流生成式模型与深度学习架构，如 Transformer、Diffusion、Autoregressive Models 等；
4. 对大语言模型（LLM）、多模态大模型及生成式AI技术有深入理解，熟悉SFT、RLHF、DPO、RAG、Agent等相关技术；
5. 具备 2D/3D 布局生成、空间理解、约束优化或用户意图建模经验者优先；对具身智能、智能推荐、多 Agent 系统有深度研究者优先。
6. 在CVPR、ICCV、ECCV、NeurIPS、ICML、ICLR、AAAI、ACL、EMNLP、KDD、WWW、RecSys等会议发表过LLM、多模态、推荐或AIGC相关论文者优先；
7. 具备良好的科研能力与团队协作能力，能够独立推进算法研究、实验分析与技术落地。
2. 三维重建与生成算法工程师
• 职位描述
1、参与面向室内设计场景的前沿多模态3D生成与编辑算法研发，参与高质量家具的3D自动化建模，以及完整室内三维空间的重建与生成。
2、探索并实现基于多样化三维底层表征（如3D Gaussian、Mesh、SDF、Point Cloud等）的高效压缩方案（如VAE范式）。在压缩与特征提取过程中，追求极致的几何精度、拓扑合理性与纹理材质真实度。
3、深入研究3D生成模型的网络架构，探索高效的多模态条件（如文本、图像等）注入与融合机制，提升模型在复杂约束下的计算效率、生成稳定性和细节表现力。
4、实践3D生成模型的预训练与后训练方案，提高流匹配模型预训练的稳定性与效率，并运用SFT、强化学习等后训练对齐策略，提高模型的生成质量和可控性。
5、针对业务场景的大规模应用需求，开展模型蒸馏与推理加速等前沿研究，优化模型推理效率，并参与相关算法在真实业务场景中的应用与落地。
• 职位要求
1. 计算机科学、人工智能、计算机图形学或相关专业硕士及以上学历；
2. 熟练掌握 Python 和 PyTorch，具备良好的深度学习工程能力；
3. 熟悉主流深度学习模型结构，如 Transformer、U-Net 等，对扩散模型、VAE、流匹配原理有深入理解；
4. 具备扎实的计算机图形学和3D视觉基础，熟悉常见三维表示方法（Mesh / Point Cloud / SDF / NeRF / Gaussian Splatting 等）；
5. 熟悉三维重建、离线渲染、计算几何等相关理论与算法，具备使用 Open3D、PyTorch3D、Blender 等工具经验者优先；
6. 具备良好的科研能力与问题分析能力，有 SIGGRAPH / CVPR / ICCV / ECCV / NeurIPS 等顶会论文或相关研究经验者优先
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阿里巴巴_服务端开发
接offer
要元气满满鸭 楼主
楼主 阿里巴巴_算法工程师
学弟学妹们，我们组这边简历可以直达面试官的，可以先聊一下哦
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