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阿里达摩院
岗位职责
1. 与一群志同道合的小伙伴一起，提出一种基于ERA5（或者类似的全球气象再分析数据）的全球气象基础大模型，并且在模型的时空分辨率或者预测时间上能够超过现有的大模型，并且在计算复杂度上相对较低，便于实际部署；
2. 在研发的全球大模型的基础上，提出一种有效进行finetune的架构，能够切实有效的提高局部地区的天气预报的精度，并在预测的时空分辨率上超过现有模型（包括基于AI的模型和传统的基于模式方法的模型），或者针对某种极端天气能够有效超过现有 SOTA；
3. 每名实习生期望发表至少1篇高水平论文（CCF-A或者集团I类奖励论文）。
岗位要求
1. 在机器学习/深度学习算法方面有较好的广度和一定的深度，在时序数据建模（或时空数据建模），Transformer, GNN等领域有相关经验的；
2. 精通机器学习/深度学习常用开发架构如Scikit-learn, PyTorch/TensorFlow，精通Python/Java/C++等至少一门语言，具有扎实的代码功底和实战能力；
3. 硕士及以上学历，有人工智能顶会/期刊论文，人工智能竞赛，或代表性工作成果者优先，且实习期至少3个月；
4. 具备丰富的深度学习、机器学习、数据挖掘、信号处理、统计优化等相关领域的实践经验，能够理解项目工程需求，有通用化和产品化思维；
5. 良好的沟通能力，自我驱动，对技术和持续学习充满热情，乐于接触新场景，关注前沿新技术。
投递方式
📪 tian.zt@alibaba-inc.com
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