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LLM大模型应用算法实习生
LLM大模型应用算法实习生
发布于 1 分钟内实习/见习
实习生仅现场办公人工智能
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薪资怎么样
1K
比人工智能中位数低
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
约 1730 个在招 · 其中人工智能 91 个
市场机会
选择面较广
杭州 · 人工智能 · 97 个在招
职位详情
关于这个职位
这是一个在阿里巴巴天猫团队从事LLM大模型应用算法研发的实习岗位，你将直接参与到导购Agent和基于LLM的Query理解大模型等前沿项目中
工作内容涵盖大模型SFT、RL等Post-training训练，以及Agent、AI搜索等方向的技术创新与业务落地，有机会产出高质量论文、专利与开源成果
适合对LLM、Agent方向有浓厚兴趣，并希望在真实业务场景中积累经验的硕士及以上学历同学
最低要求
Agent方向：深入理解Transformer架构、掌握预训练（Pretrain）、监督微调（SFT）等基础算法，并深入应用 RLHF、RLAIF、DPO/GRPO 等对齐技术
LLM方向：熟悉常见LLM模型，理解LLM的原理和架构，扎实的机器学习/深度学习基础，熟练掌握深度学习框架，如PyTorch等，并对其底层原理有深入理解
精通Python及PyTorch/TensorFlow等框架
硕士及以上学历，计算机、数学等相关专业
工作职责
Agent方向：直接参与到导购Agent的算法研发工作，包含无障碍导购Agent、搜索导购Agent两个Agent项目并结合技术创新与实际业务落地，产出高质量论文、专利与开源成果
包括相关项目的高质量数据构建，支撑复杂任务建模与行为学习，运用大模型SFT、RL等Post-training训练方法并探索 Online RL 等前沿方法，设计并落地“过程监督 + 结果监督”联合训练范式，融合MCTS、ToT、Reflection等推理方法
LLM应用方向：探索基于LLM的Query理解大模型，通过天猫的数据微调大模型生成ID表征向量，在搜索和推荐算法各模块进行深度的探索和应用
包括但不限于语义相关性、类目预测、召回排序等
探索生成式搜索技术（如Query扩展、结果摘要生成），助力搜索从“信息呈现”向“决策辅助”升级
结合业务需求，设计和扩展LLM的应用场景范围及规模，提高模型微调后再垂直领域的应用及专家模式的架构尝试
跟踪LLM与Agent领域的国际前沿技术动态，开展前沿算法的研究工作，推动技术创新在业务场景中的落地应用，重点突破复杂推理、GUI Agent、AI搜索等方向的技术沉淀和业务创新
优先资格
有大规模机器学习，商品理解，个性化推荐，广告，信息检索，自然语言处理相关领域工作经验者优先
具备Qwen、Deepseek等模型的二次开发经验者优先
国际顶会论文发表者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
暂无明确优点
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 平台优势：阿里巴巴是行业巨头，拥有海量真实业务数据和丰富的计算资源，为算法研究提供了绝佳的实践环境
- 技术前沿：岗位聚焦LLM、Agent、AI搜索等当前最热门的技术方向，能接触到SFT、RLHF、Online RL等最前沿的训练方法
- 成果产出：职位明确鼓励产出高质量论文、专利和开源成果，对学术和职业发展都有很大帮助
- 业务价值：导购Agent和生成式搜索直接服务于天猫核心业务，技术成果能快速产生商业价值
- 技术门槛高：要求深入理解Transformer架构和多种对齐技术，对候选人的理论基础和动手能力要求很高
- 竞争激烈：该岗位面向硕士及以上学历，且优先考虑有顶会论文和模型二次开发经验的候选人，竞争压力较大
- 工作强度大：作为大厂核心算法团队的实习生，可能需要承担较重的研发任务，工作节奏较快
- 适合对LLM和Agent技术有浓厚兴趣、具备扎实深度学习基础、希望在真实业务场景中挑战前沿技术难题的硕士或博士研究生
- 实习期间可深入接触LLM和Agent领域最前沿的技术，积累大规模模型训练和业务落地的实战经验，为发表顶会论文打下基础
- 表现优秀者有机会转正，进入阿里巴巴核心算法团队，从事导购Agent、AI搜索等战略级项目的研发工作
- 长期可向LLM应用专家或Agent技术专家方向发展，成为公司在人工智能领域的技术骨干
- 参与导购Agent的算法研发，包括无障碍导购和搜索导购两个核心项目，负责数据构建、模型训练与业务落地
申请策略
暂无内容
面试指南
暂无内容
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