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算法工程师-机器学习（T-Star Lab 日常实习）
算法工程师-机器学习（T-Star Lab 日常实习）
发布于 大约 4 小时前实习/见习
实习生仅现场办公机器学习工程
机器学习工程
大数据分析
强化学习
推荐系统
机器学习
深度学习
神经网络
值不值得投
75综合评分
综合评分 75
顶尖AI实习机会，技术前沿且发展性强，但办公模式未明确，WLB可能一般。
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。
薪资怎么样
9K
比机器学习工程中位数高
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 2480 个在招 · 其中机器学习工程 约 150 个
市场机会
选择面较广
杭州 · 机器学习工程 · 约 260 个在招
职位详情
关于这个职位
这个职位是阿里巴巴淘天集团T-Star Lab的机器学习算法日常实习岗位，参与前沿AI技术研发，包括神经网络模型设计、深度学习、强化学习等算法与系统研发，有机会在亿级数据场景中实践并落地技术成果
最低要求
毕业时间在2026年11月及以后的在校本硕博同学，计算机相关专业
熟悉常用机器学习算法，对模式识别、深度学习、增强学习等相关领域，极佳的工程实现能力，精通C/C++、Java、Python等至少一门编程语言
有数理分析方面良好的素养以及数理统计基础
有良好的数据敏感能力、较强的逻辑分析能力
有较强的学习能力，对新事物保有好奇心，并能快速适应新环境
有良好的沟通能力和团队协同能力
能与他人合作，共同完成目标
对所在领域有热情，善于独立思考并反思总结
工作职责
参与机器学习、深度学习领域的技术研发工作，包括但不限于神经元网络模型设计与优化、强化学习、迁移学习、主动学习、维度降低、核方法、谱方法、特征提取与稀疏学习、等级学习、推荐、随机优化等的算法和系统研发等
进行机器学习尤其是深度学习前沿问题的探索与研究，结合未来实际应用场景，提供全面的技术解决方案
负责提供分布式的算法实现的解决方案，大幅提升算法计算规模和性能
参与提供大数据分析建模方案，沉淀行业解决方案，协助拓展业务边界
优先资格
有实际成果并发表在国际顶级会议、期刊者优先，有在KDDCUP、ImageNet、MSCOCO、ICDAR等权威比赛中取得优异成绩者优先
有deeplearning的经验，有linux下开发经验的，大规模数据处理经验优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 参与前沿AI技术课题，有海量数据和实际业务场景支持，技术积累快
- 与企业大牛导师和学术界名导合作，获得优质指导和资源
- 有机会在顶级会议或期刊发表成果，并提前获得秋招直通offer
- 加入顶尖团队，接触行业领先的技术栈和解决方案
- 实习竞争激烈，技术要求高，需要快速掌握复杂算法和系统实现
- 作为实习生，在团队中的角色和贡献需要逐步建立
- 适合对机器学习有浓厚兴趣、具备扎实编程和数学基础的在校学生，希望在顶尖技术平台积累经验并追求技术成长
缺点 / 挑战
- 适应新环境和高强度项目节奏，可能面临较大的学习压力
角色解读
- 从实习起步，可成长为算法工程师或机器学习专家，专注于技术研发与优化
- 积累项目经验后，有机会参与更高级别的研究或产品开发，甚至转向技术管理方向
- 通过T-Star计划的培养，有望获得正式offer，并在AI领域深入发展
- 参与机器学习和深度学习算法的研发与优化，包括神经网络模型设计、强化学习等技术
- 结合实际业务场景，提供全面的技术解决方案，并推动前沿研究成果在亿级数据中的落地应用
- 负责分布式算法实现，提升计算规模和性能，并参与大数据分析建模方案的设计
- 探索AI技术的前沿问题，与团队协作拓展业务边界
- 熟悉常用机器学习算法，并具备模式识别、深度学习、强化学习等领域的工程实现能力
- 精通至少一门编程语言（如Python、C++或Java），并有良好的数理统计基础
- 具备强大的学习能力和逻辑分析能力，能快速适应新环境并独立思考
- 拥有良好的沟通和团队协作能力，能够共同完成目标
申请策略
- 深入了解T-Star计划和阿里巴巴的AI业务方向，在面试中展现匹配度
- 准备技术面试中的常见算法题和系统设计问题，注重理论与实践结合
- 突出机器学习相关项目经验，尤其是深度学习模型设计和优化成果
- 展示编程技能（如Python、C++），并列出掌握的算法和工具
- 强调学术成果，如发表的论文或在权威比赛（如KDDCUP）中的成绩
- 体现团队协作和沟通能力，通过项目经历或课外活动佐证
- 加强深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch）的实际应用能力
- 学习大数据处理工具（如Hadoop、Spark）和Linux开发环境
面试指南
- 技术问题：结合理论定义、个人项目经验、具体数据和结果进行阐述，突出思考过程
- 行为问题：使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）结构化回答，强调团队合作和学习能力
- 开放性问题：展示对行业趋势的了解和个人学习热情，链接到职位要求
- 请解释一个你熟悉的机器学习算法，并说明其应用场景和优化方法
- 描述一个你参与过的深度学习项目，从模型设计到部署的完整流程
- 如何处理大规模数据下的算法性能问题？请举例说明
- 你对人工智能的哪些前沿方向感兴趣？为什么？
- 在团队合作中，你如何与他人协作解决技术难题？
职位点评
薪资福利65
成长发展92
工作生活55
使命价值80
薪资福利
65中等
实习岗位薪资通常低于正式员工，但阿里巴巴作为知名公司，实习津贴可能具有市场竞争力，具体未在JD中披露。
薪资信号未披露（AI估算：6K-12K/月）
成长发展
92较高
该职位提供前沿技术课题、大牛导师指导、海量数据实践和发paper机会，对技能成长和职业发展有显著促进作用。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈机器学习、深度学习、强化学习、分布式计算、大数据分析
成长机会加入前沿技术探索队伍、跟企业大牛导师/学术界名导一起做有价值的课题、有机会提前获得秋招直通T-Star的正式Offer
业务类型ambiguous
工作生活
55较低
JD未明确办公模式，实习可能要求现场办公，通勤和工时需考虑，但未提及WLB相关信号。
工作模式未明确
办公地点未明确
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
80较高
人工智能领域处于高速增长赛道，该职位聚焦前沿AI技术探索，具有一定的社会价值和创新性。
行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
使命信号探索和实践最前沿的AI技术、在有价值的业务场景落地技术成果
创新程度积极采用新技术
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