研究型实习生-阿里妈妈-AI Agent与大模型算法工程师

优缺点分析

角色解读

• 在实习期间深入参与企业级AI项目，积累大型模型从研发到落地的完整经验
• 表现优异者有机会获得转正，成为正式算法工程师或研究员
• 长期可发展为技术专家、算法负责人，或转向AI技术管理、架构设计方向
• 参与前沿AI算法研究，核心是开发和优化用于电商场景的大语言模型与多模态模型
• 探索将大模型与Agent技术结合，用于自动化数据生产、知识抽取与广告内容生成
• 将研究成果应用于搜索推荐、广告投放等核心业务，提升算法效果与商业价值
• 扎实的机器学习与深度学习理论基础，特别是大语言模型、多模态学习
• 出色的编程与工程实践能力，熟练使用Python及相关ML框架
• 对大模型训练（SFT/RLHF/DPO）、Agent、推理等技术有深入理解和实践
• 具备优秀的问题分析与解决能力，有顶会论文发表或高水平竞赛经历

申请策略

• 在申请材料中清晰阐述你对该职位某个研究方向（如Agentic迭代范式）的理解和思考
• 面试前深入了解阿里妈妈的广告业务模式和技术栈（如PAI、EAS等），展示你的诚意和准备
• 突出顶会论文发表记录，清晰说明自己在论文中的贡献和技术思路
• 详细描述参与的ACM-ICPC、Kaggle等竞赛经历，展示算法设计与编码能力
• 重点介绍与LLM、多模态、Agent等相关的项目或研究经历，展示技术深度
• 深入研究多篇顶会关于大模型、多模态、Agent的论文，理解最新技术趋势
• 系统复习并实践大模型后训练（SFT、RLHF、DPO）的全流程
• 尝试复现或改进与电商搜索、推荐、广告相关的经典算法或模型

面试指南

• 回答技术问题时，采用‘背景-问题-方法-结果-思考’的结构，突出自己的贡献和思考深度
• 对于开放性问题，结合职位描述中的技术方向（多模态、Agentic）给出具体的设想，体现你的技术视野
• 谈论挑战与规划时，关联自身经历，展示解决问题的能力、成长性以及对技术的热情
• 请详细介绍你发表在[某顶会]上的论文工作，核心创新点和实验结果是什么？
• 你对大模型的‘Agentic迭代范式’是如何理解的？它在电商场景中可能有哪些应用？
• 如果让你设计一个基于多模态大模型的商品理解模块，你会考虑哪些技术点和评估指标？
• 在你过去的实习或研究中，遇到过的最大技术挑战是什么，你是如何解决的？
• 你未来的职业规划是什么？希望在AI哪个方向深入发展？