拼多多集团2027届云弧计划正式启动

项目简介

「云弧计划」是拼多多面向全球顶尖校园技术人才设立的大模型专项培养计划。我们聚焦生成式AI与智能Agent等前沿方向，致力于将大模型技术深度应用于亿级用户的真实电商场景中。

加入后，你将：

• 参与电商大模型核心项目，直面超大规模业务场景的关键挑战；

• 运用生成式AI、智能Agent等核心技术，重塑搜索、推荐、广告、内容创作、审核、转化效率优化、商品运营与客服沟通等关键体验；

• 推动AI驱动的电商新纪元建设，实现技术价值与用户增长的双重落地。

面向人群

• 毕业时间：2026年9月 – 2027年8月期间毕业的博士、硕士应届毕业生（含海内外高校）；

• 专业背景：计算机科学、软件工程、人工智能、电子信息、自动化、数学、物理等相关专业优先。

我们期待你具备以下特质之一或多项：

✅ 基础扎实：系统掌握机器学习、深度学习、NLP、CV、多模态等核心方法；深入理解大模型原理，熟悉预训练、后训练、推理、评测等全链路环节。

✅ 学术先锋：在大模型、机器学习、多模态、AI系统等领域有突出科研积累；顶会顶刊论文作者优先（NeurIPS / ICML / ICLR / ACL / EMNLP / CVPR / ECCV 等）。

✅ 开源实践：有GitHub开源项目经验，尤其欢迎参与过大模型训练/推理/Agent/多模态/AIGC/系统优化等方向者；主导项目、核心贡献或具备社区影响力者更佳。

✅ 实战导向：拥有大模型相关实习或业务项目经验；具备良好工程能力、问题解决能力与业务理解力，能推动技术方案真正落地应用。

🎯 招聘岗位

🔹 基础模型

• 大模型预训练、后训练与RLHF/RLAIF对齐技术

• 电商多模态大模型的全链路训练优化

• 面向电商场景的偏好对齐与多阶段奖励建模

• Agentic RL与long-horizon任务能力提升

• 大模型架构创新与高效训练数据构建

• 高可靠Agent系统研究（任务拆解、反馈控制）

• 大模型推理、记忆及多模态基础能力优化

🔹 AI Infra

• 电商场景下大模型推理系统与性能优化（缓存、批处理、量化、投机解码等）

• 大模型高性能训练框架与分布式并行优化

• 攻克长链条推理模型（Thinking Model）在超高并发下的加速瓶颈

• 长上下文与多模态推理吞吐优化

• 训推一体系统及新型训推范式研究

🔹 AI Coding

• 企业级代码知识库的AI Coding Agent检索、优化与领域适配

• 超长上下文窗口与代码项目理解

• 基于AI的互联网企业级DevOps全流程再造与工程实践

🔹 大模型应用

• 多模态理解与意图建模

• 相关性大模型与高效图文多模态检索

• 电商经营服务Agent构建（多模态理解、任务规划、工具调用、记忆管理、多轮交互）

• LLM/VLM在电商多场景下的SFT、RL、OPD等研究

• 多模态大模型的自动化样本挖掘、后训练、蒸馏优化与量化加速

• 多模态大模型在客服、导购、智能审核中的应用

• Multi-Agent系统在复杂业务场景的研究与优化

🔹 搜索、推荐、广告

• 生成式搜索/推荐/广告端到端建模（LLM4REC、Agent驱动等）

• 商品/Query/用户的多模态意图图理解与高效检索

• 文字回复与商品推荐结果的组合式优化

• 搜推广CTR/CVR模型Scaling UP范式研究

• 基于大模型的内容分发系统研究

• 用户与商品Tokenizer范式研究

🔹 AIGC

• 电商场景高质量图像/视频生成（文生图/视频、图像编辑、营销素材生成等）

• 商用级多模态内容端到端可控生成

• 生成内容质量与转化效果联合评测体系建设

🔹 其他前沿方向

• 面向高频交互场景的端到端音频大模型（ALM）与跨模态情感语音生成

• 超大规模无监督音频模型的声学特征解耦与Zero-shot语音合成泛化

• 复杂声学与真实业务场景下的细粒度动态语音情感识别与合成

• 高仿真AI生成视频的识别攻防优化

资源支持与成长回报

• 强有力的资源支持：行业TOP级算力资源；顶尖专家导师1对1带教；接触最前沿研究方向与成果，直面超大规模数据与核心业务场景的真实挑战。

• 超预期的成长回报：从模型理论研究到大规模工业落地的系统化培养路径；定位为“新电商未来技术领军者”；提供行业顶尖薪酬保障，真正匹配顶尖人才的实际贡献与发展潜力。

• 更清晰的价值体现：技术直接服务亿级用户，代码与模型实时影响业务；全程参与技术驱动业务增长的完整闭环。

招聘信息

点击“立即投递”查看联系方式与投递方式。