阿里巴巴
AI应用算法实习生-医疗大模型
AI应用算法实习生-医疗大模型
发布于 大约 14 小时前实习/见习
杭州市
无经验要求
实习生
仅现场办公
学历未注明
NLP工程
Ai Agent
Nlp
Pytorch
Rlhf
医疗Ai
大模型
强化学习
指令微调
预训练
AI 估算 · 3k–6k
实习薪资通常按日或月结算，大厂AI算法实习月薪在3000-6000元，考虑公司平台和岗位技术含量，取中位数4500元。
职位详情
关于这个职位
该实习岗位将深度参与医疗大模型的全链路研发，包括预训练、指令微调与强化学习，并探索医疗AI Agent架构
你将与顶尖团队合作，积累大模型训练与评估的实战经验，适合对医疗AI充满热情、具备扎实算法基础的同学
最低要求
熟悉先进大模型的算法原理，有丰富的大模型训练（pre-train/post-train）或数据样本合成方面的经验或技巧优先
有大模型强化学习训练上有经验者优先，包括但不限于RFT、RLVR、PPO、GRPO等
在大模型方向有高质量（ACL、EMNLP、AAAI等）论文或开源项目产出者优先
自驱力强、有良好的协作能力
对医疗健康行业感兴趣，有热情
工作职责
深度参与医疗领域大模型（Medical LLM）的全链路研发，负责包括基础模型预训练、指令微调（SFT）、以及基于人类反馈的强化学习（RLHF）等核心技术的建模与优化
探索并实现面向医疗诊断辅助、健康管理等复杂场景的 AI Agent 架构，设计多步推理、工具调用及反思机制，提升模型解决实际医学问题的能力
建立完善的医疗垂直领域模型评估体系，从医学专业性、安全性、逻辑性等维度持续迭代算法方案
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 深度参与前沿医疗大模型研发，技术含量高
- 阿里巴巴平台资源丰富，团队专业，成长快速
- 医疗AI行业前景广阔，积累稀缺经验
- 大模型训练对计算资源和时间要求高，工作强度可能较大
- 竞争激烈，需要持续学习最新技术
- 适合对医疗AI有热情、具备扎实大模型基础、自驱力强且能承受高强度研发工作的学生
缺点 / 挑战
- 医疗领域对模型安全性要求极高，工作压力大
角色解读
- 从实习生转正为正式算法工程师，深入医疗AI领域
- 成为大模型训练专家，参与核心模型研发
- 向技术专家或技术管理方向发展
- 参与医疗大模型的预训练、指令微调和RLHF等全链路研发，优化模型性能
- 设计并实现医疗AI Agent架构，包括多步推理、工具调用和反思机制
- 建立医疗领域模型评估体系，从医学专业性、安全性等维度持续迭代
- 熟悉大模型原理，具备预训练或后训练经验
- 掌握强化学习算法，如PPO、GRPO等
- 具备编程能力，熟悉Python和深度学习框架
- 有论文或开源项目经验者优先
申请策略
- 关注阿里AI Lab的招聘动态，了解团队研究方向
- 准备展示技术深度的项目案例
- 突出大模型训练或微调项目经验，如预训练、SFT、RLHF
- 展示强化学习算法应用案例，如PPO、GRPO
- 强调论文发表或开源项目贡献
- 体现对医疗AI的兴趣和热情
- 补充强化学习算法知识，动手实践
- 学习医疗领域知识，了解医疗数据特点
面试指南
- 用STAR法则描述项目，突出技术难点和解决方案
- 结合医疗场景，展示对安全性和专业性的思考
- 体现对最新技术的掌握和实际应用能力
- 请介绍你参与的大模型训练项目，具体如何优化？
- 如何设计医疗大模型的评估体系？
- 你如何理解RLHF在医疗领域的应用？
- 面对医疗数据稀缺，你会如何解决？
- 如何设计一个医疗诊断AI Agent？
职位点评
72
综合评分
前沿技术、高成长性，但实习薪资一般且工作强度可能较大。
从学习成长、工作节奏、岗位方向和实习待遇综合评估，方便比较实习机会。
更适合这类人
适合追求技术成长、对医疗AI有热情、能接受高强度工作的学生。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利60
成长发展90
工作生活50
使命价值80
薪资福利
60中等
实习薪资处于市场中等水平，但阿里巴巴平台和福利较好，补偿性满足中等。
薪资信号未披露（AI估算：3K-6K/月）
成长发展
90较高
岗位涉及前沿大模型技术，提供丰富的学习和成长机会，发展性动机满足度高。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈大模型、预训练、RLHF、强化学习、AI Agent
业务类型ambiguous
工作生活
50较低
实习岗位通常要求现场办公，工作强度可能较大，生活化动机满足度一般。
工作模式仅现场办公
办公地点科技园/产业园
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
80较高
医疗AI具有显著社会价值，行业前景广阔，意义感动机满足度高。
行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
创新程度积极采用新技术
Watch Jobs