Token Foundry-模型研发工程师-AI Infra团队

优缺点分析

角色解读

• 在AI Infra领域深耕，成为大模型基础设施专家
• 有机会发表学术论文，提升学术影响力，向技术专家或研究科学家方向发展
• 可转向大模型算法研发或AI平台架构师等更高级别岗位
• 建设大规模数据生产和评测的Agent基础设施，提升大模型在Coding和Agentic领域的能力
• 优化强化学习效率，实现高效的大规模Agentic RL，结合后训练框架
• 将系统与算法成果发表至学术会议，并回馈开源社区，提升影响力
• 精通Python/Go/Shell等编程语言，具备良好的工程实现能力
• 优秀的逻辑和数据分析能力，能够对算法需求进行分析、抽象和设计
• 熟悉Agent Harness框架（如OpenCode、OpenClaw）或大模型评测框架者优先
• 有大规模分布式系统开发经验者优先

申请策略

• 了解阿里巴巴AI Infra团队的技术栈和开源项目（如ROCK、ROLL）
• 在简历中体现对技术的热情和快速学习能力
• 突出大模型相关项目经验，尤其是数据生产、训练或评测方面
• 强调编程能力，列出精通的语言和项目代码
• 如有开源贡献或学术论文，务必突出
• 展示分布式系统开发经验
• 熟悉Agent Harness框架，如OpenCode、OpenClaw
• 了解大模型评测框架，如OpenCompass等

面试指南

• 使用STAR法则回答项目经验，突出个人贡献和成果
• 对于系统设计问题，从需求分析、架构设计、技术选型、扩展性等方面回答
• 对于技术理解问题，结合具体案例说明，展示深度思考
• 请介绍你参与过的大模型相关项目，特别是数据生产或评测部分
• 如何设计一个大规模数据生产系统？
• 你对Agentic RL的理解是什么？如何优化其效率？
• 请谈谈你熟悉的分布式系统架构，以及如何保证高可用
• 为什么选择阿里巴巴AI Infra团队？