阿里巴巴研究型实习生项目始创于2017年，旨在将产业界的场景和资源化作校园之外的另一处科研土壤，帮助青年学子开拓科研视野、实现学术目标。自项目启动以来，全球已有200多所高校的1000多名学生参与，他们的研究内容覆盖人工智能、云计算、无人驾驶、量子技术、电商、物流等多个领域。
我们为入选“研究型实习生项目”的同学提供：
3个月以上的阿里巴巴实习科研机会，接触工业届真实的场景与数据，联合发表国际顶级论文、申请专利等；
技术大咖作为企业导师，提供科研方向指导，1:1阿里师兄教带，共同挑战世界级的技术难题；
参与培训活动、技术讲座、云栖大会的机会，与来自全球的技术大牛进行零距离交流；
丰厚的实习报酬、参加实习的往返路费、住宿补贴等一系列福利，并优先获得阿里转正面试机会。
No.1
项目简介
研究型实习生项目始创于2017年，旨在将产业界的场景和资源化作校园之外的另一处科研土壤，帮助青年学子开拓科研视野、实现学术目标。自项目启动以来，全球已有200多所高校的1000多名学生参与，他们的研究内容覆盖人工智能、云计算、无人驾驶、量子技术、电商、物流等多个领域。
No.2
我们可以提供
1、3个月以上实习科研机会，接触工业届真实场景与数据，联合发表国际顶级论文、申请专利等；
2、技术大咖作为企业导师，提供科研方向指导，1:1师兄教带，挑战世界级技术难题；
3、参与培训活动、技术讲座、云栖大会的机会，与来自全球的技术大牛进行零距离交流；
4、丰厚的实习报酬、参加实习的往返路费、住宿补贴等福利，并优先获得转正面试机会。
招聘批次：
研究型实习生（新）
职位描述
此项目拟研究车路协同场景下的交通多模态感知大模型技术，通过将海量路测数据进行自动化处理和分析，并采用端到端以及数据驱动的技术架构去还原交通目标精确的三维信息以及分析各种复杂的交通场景，为交通管理者提供更准确和及时的决策支持，提高交通流量管理的效率。
项目包含且不限于如下关键课题： 1）交通多模态预训练技术； 2）统一物理空间特征融合感知技术； 3）长时序特征融合感知技术； 4）道路空间状态预测大模型技术。
职位要求
1）完成交通多模态感知大模型关键技术问题的算法研发；
2）完成以上算法在城市大脑交通场景落地，数字孪生（目标三维感知）关键指标提升30%以上；
3）发表CCF-A类顶级会议或期刊论文至少1篇。完成2项相关技术专利提交。
工作地点
成都/杭州
招聘批次：
研究型实习生（新）
职位描述
视觉是人类最为重要的感觉，人类90%以上的信息都是通过眼睛获取的，而视觉芯片正是数字世界的眼睛，当前互联网上80%以上的数据归根结底都离不开视觉信号处理技术（如图像信号处理ISP及视频编解码Codec）。当前，人工智能大潮方兴未艾，这也对视觉芯片提出了更高的要求。一方面，人工智能逐步取代人眼成为视觉信息的最终处理者，这对视觉硬件设计提出了新的要求；另一方面，人工智能算法也可以提升视觉算法的处理效能，帮助突破传统算法的极限。 本项目致力于人工智能视觉芯片关键技术研究，期望研究人工智能时代的视觉芯片技术发展方向并利用人工智能技术提升传统视觉IP处理效果，帮助提升整个系统的视觉处理能力。
职位要求
1. 人工智能视觉算法调研及关键技术突破：调研人工智能视觉算法，对已有算法进行深度优化并硬件实现，展现出超越既有算法的效果。
2. 人工智能辅助图像信号处理调试工具：配合项目组完成自研ISP调试工具，并利用AI能力辅助调试，帮助调试工程师以更短的时间完成调试工作。
3. 论文：发表CCF-A/B类或领域内顶级会议/期刊论文一篇。
4. 提交至少一项专利申请。
工作地点
北京/上海
招聘批次：
研究型实习生（新）
职位描述
1、负责神经渲染建模相关技术研究，包括模型表示、模型压缩、模型编辑、模型质量优化、模型仿真等等方面；
2、负责神经渲染建模相关图象图形技术研究，包括图像检测、分割、超分，位姿估计，Mesh模型优化等等；
3、负责扫描建模相关技术研究，包括可微分几何建模、可微分纹理生成、基于深度先验的建模算法等等；
4、负责神经渲染建模的渲染相关研究，包括重光照技术、神经渲染的材质表示、透明反光材质渲染等等；
5、负责结合生成技术做3D物体模型、3D场景模型的生成，保障生成模型的高效果、可控性等等。
职位要求
1、相关领域国际会议发表多篇论文，或作为重要角色在权威比赛中取得优秀成绩；
2、极佳的工程实现能力，熟练掌握C++/Java/Python等至少一门语言；
3、精通计算机视觉、机器学习、渲染引擎、多视图几何等相关领域技术；
4、敢于突破现状，勇于探索新思路、新技术，能够积极主动地进行协助沟通，配合团队共同完成目标。
工作地点
北京/杭州
招聘批次：
研究型实习生（新）
职位描述
联邦学习作为一种机器学习范式，能够联合不同参与方、进行联合训练。譬如联合多个端设备的数据和算力、在云端服务器的协调下完成数据不出域的训练。但如何更好的将不同参与方的模型进行融合、以及如何将融合后的模型更好地适配给不同的使用方，这些挑战仍需更好的去解决，以便在广阔的应用场景中发挥作用。
职位要求
1） 算法原型：完成相应的联邦算法设计，交付一套源代码。 2） 论文：发表领域内顶级会议、期刊论文2-3篇 3） 专利：相应的技术申请专利2-3项
工作地点
北京/杭州
招聘批次：
研究型实习生（新）
职位描述
本项目旨在分析指令集架构对通用计算系统性能的影响，量化比较不同架构在指令密度、微指令操作、访存需求等方面的差别，以及设计不同系统模块以更好地适配架构。
职位要求
原型系统、评估报告、高水平论文、专利
工作地点
北京/上海
招聘批次：
研究型实习生（新）
职位描述
Alibaba Cloud are building platforms to provide information technology services to the users all over the world. Alibaba Cloud helps reduce the starting cost for a business regarding information technology. Alibaba Cloud help enterprises focus on their core business rather than IT infrastructures. Alibaba Cloud Storage services department provide elastic, resilient, reliable and high available storage service. The scale of Alibaba cloud storage services are enormous and directly and indirectly serving billions of users in the world. We are a team who employ artificial intelligence technology to help maintain the stability of the large-scale cloud storage services.
职位要求
Required Qualifications:
PhD Candidate in Computer Science, Statistics, Automatic Control, Electrical Engineering, Operation Research or another quantitative field.
2+ years of academic experience in data science, machine learning or a related field.
2+ years of experience applying computational algorithms and statistical methods to both structured and unstructured data.
Preferred Qualifications:
Experience in cloud platforms.
Publications on tier-1 conferences and journals.
Excellent communication, writing and presentation skills.
工作地点
西雅图
我们为入选“研究型实习生项目”的同学提供：
3个月以上的阿里巴巴实习科研机会，接触工业届真实的场景与数据，联合发表国际顶级论文、申请专利等；
技术大咖作为企业导师，提供科研方向指导，1:1阿里师兄教带，共同挑战世界级的技术难题；
参与培训活动、技术讲座、云栖大会的机会，与来自全球的技术大牛进行零距离交流；
丰厚的实习报酬、参加实习的往返路费、住宿补贴等一系列福利，并优先获得阿里转正面试机会。
No.1
项目简介
研究型实习生项目始创于2017年，旨在将产业界的场景和资源化作校园之外的另一处科研土壤，帮助青年学子开拓科研视野、实现学术目标。自项目启动以来，全球已有200多所高校的1000多名学生参与，他们的研究内容覆盖人工智能、云计算、无人驾驶、量子技术、电商、物流等多个领域。
No.2
我们可以提供
1、3个月以上实习科研机会，接触工业届真实场景与数据，联合发表国际顶级论文、申请专利等；
2、技术大咖作为企业导师，提供科研方向指导，1:1师兄教带，挑战世界级技术难题；
3、参与培训活动、技术讲座、云栖大会的机会，与来自全球的技术大牛进行零距离交流；
4、丰厚的实习报酬、参加实习的往返路费、住宿补贴等福利，并优先获得转正面试机会。
招聘批次：
研究型实习生（新）
职位描述
此项目拟研究车路协同场景下的交通多模态感知大模型技术，通过将海量路测数据进行自动化处理和分析，并采用端到端以及数据驱动的技术架构去还原交通目标精确的三维信息以及分析各种复杂的交通场景，为交通管理者提供更准确和及时的决策支持，提高交通流量管理的效率。
项目包含且不限于如下关键课题： 1）交通多模态预训练技术； 2）统一物理空间特征融合感知技术； 3）长时序特征融合感知技术； 4）道路空间状态预测大模型技术。
职位要求
1）完成交通多模态感知大模型关键技术问题的算法研发；
2）完成以上算法在城市大脑交通场景落地，数字孪生（目标三维感知）关键指标提升30%以上；
3）发表CCF-A类顶级会议或期刊论文至少1篇。完成2项相关技术专利提交。
工作地点
成都/杭州
招聘批次：
研究型实习生（新）
职位描述
视觉是人类最为重要的感觉，人类90%以上的信息都是通过眼睛获取的，而视觉芯片正是数字世界的眼睛，当前互联网上80%以上的数据归根结底都离不开视觉信号处理技术（如图像信号处理ISP及视频编解码Codec）。当前，人工智能大潮方兴未艾，这也对视觉芯片提出了更高的要求。一方面，人工智能逐步取代人眼成为视觉信息的最终处理者，这对视觉硬件设计提出了新的要求；另一方面，人工智能算法也可以提升视觉算法的处理效能，帮助突破传统算法的极限。 本项目致力于人工智能视觉芯片关键技术研究，期望研究人工智能时代的视觉芯片技术发展方向并利用人工智能技术提升传统视觉IP处理效果，帮助提升整个系统的视觉处理能力。
职位要求
1. 人工智能视觉算法调研及关键技术突破：调研人工智能视觉算法，对已有算法进行深度优化并硬件实现，展现出超越既有算法的效果。
2. 人工智能辅助图像信号处理调试工具：配合项目组完成自研ISP调试工具，并利用AI能力辅助调试，帮助调试工程师以更短的时间完成调试工作。
3. 论文：发表CCF-A/B类或领域内顶级会议/期刊论文一篇。
4. 提交至少一项专利申请。
工作地点
北京/上海
招聘批次：
研究型实习生（新）
职位描述
1、负责神经渲染建模相关技术研究，包括模型表示、模型压缩、模型编辑、模型质量优化、模型仿真等等方面；
2、负责神经渲染建模相关图象图形技术研究，包括图像检测、分割、超分，位姿估计，Mesh模型优化等等；
3、负责扫描建模相关技术研究，包括可微分几何建模、可微分纹理生成、基于深度先验的建模算法等等；
4、负责神经渲染建模的渲染相关研究，包括重光照技术、神经渲染的材质表示、透明反光材质渲染等等；
5、负责结合生成技术做3D物体模型、3D场景模型的生成，保障生成模型的高效果、可控性等等。
职位要求
1、相关领域国际会议发表多篇论文，或作为重要角色在权威比赛中取得优秀成绩；
2、极佳的工程实现能力，熟练掌握C++/Java/Python等至少一门语言；
3、精通计算机视觉、机器学习、渲染引擎、多视图几何等相关领域技术；
4、敢于突破现状，勇于探索新思路、新技术，能够积极主动地进行协助沟通，配合团队共同完成目标。
工作地点
北京/杭州
招聘批次：
研究型实习生（新）
职位描述
联邦学习作为一种机器学习范式，能够联合不同参与方、进行联合训练。譬如联合多个端设备的数据和算力、在云端服务器的协调下完成数据不出域的训练。但如何更好的将不同参与方的模型进行融合、以及如何将融合后的模型更好地适配给不同的使用方，这些挑战仍需更好的去解决，以便在广阔的应用场景中发挥作用。
职位要求
1） 算法原型：完成相应的联邦算法设计，交付一套源代码。 2） 论文：发表领域内顶级会议、期刊论文2-3篇 3） 专利：相应的技术申请专利2-3项
工作地点
北京/杭州
招聘批次：
研究型实习生（新）
职位描述
本项目旨在分析指令集架构对通用计算系统性能的影响，量化比较不同架构在指令密度、微指令操作、访存需求等方面的差别，以及设计不同系统模块以更好地适配架构。
职位要求
原型系统、评估报告、高水平论文、专利
工作地点
北京/上海
招聘批次：
研究型实习生（新）
职位描述
Alibaba Cloud are building platforms to provide information technology services to the users all over the world. Alibaba Cloud helps reduce the starting cost for a business regarding information technology. Alibaba Cloud help enterprises focus on their core business rather than IT infrastructures. Alibaba Cloud Storage services department provide elastic, resilient, reliable and high available storage service. The scale of Alibaba cloud storage services are enormous and directly and indirectly serving billions of users in the world. We are a team who employ artificial intelligence technology to help maintain the stability of the large-scale cloud storage services.
职位要求
Required Qualifications:
PhD Candidate in Computer Science, Statistics, Automatic Control, Electrical Engineering, Operation Research or another quantitative field.
2+ years of academic experience in data science, machine learning or a related field.
2+ years of experience applying computational algorithms and statistical methods to both structured and unstructured data.
Preferred Qualifications:
Experience in cloud platforms.
Publications on tier-1 conferences and journals.
Excellent communication, writing and presentation skills.
工作地点
西雅图
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