大模型应用开发实习生

优缺点分析

角色解读

• 实习期表现优秀可转正，成为正式AI应用工程师
• 积累大模型落地经验，向大模型架构师或AI产品专家方向发展
• 接触阿里内部丰富业务场景，技术视野和工程能力快速提升
• 参与大模型应用的设计与开发，负责具体模块的实现，比如搭建Agent、接入RAG流程
• 协助技术方案设计，优化AI Agent效果，调整Prompt提升响应质量
• 与团队协作，将大模型能力集成到内部业务工具或产品中
• 扎实的编程基础，熟练掌握Python或Java，熟悉常用数据结构与算法
• 了解大模型应用开发，如RAG、Agent、Langchain等，有相关平台使用经验更好
• 具备Prompt工程经验，能针对业务场景调优大模型输出

申请策略

• 在简历中明确表达对大模型应用开发的热情和具体实践
• 关注阿里云或通义千问相关技术博客，了解公司技术方向
• 突出编程项目经历，尤其是Python/Java相关的实际项目
• 如果有Agent/RAG/Langchain相关项目或学习成果，务必重点展示
• 强调自我驱动学习能力，如自学新技术的经历或开源贡献
• 快速熟悉Coze、Dify等低代码Agent平台，动手搭建一个简单的Agent
• 复习大模型基础知识，如RAG原理、Prompt调优技巧
• 保持对最新大模型进展的关注，如GPT-4、Llama等

面试指南

• 针对项目类问题，用STAR法则描述情境、任务、行动和结果，突出技术深度
• 对技术概念问题，先简洁定义，再结合自己的实践或思考，最后总结价值
• 对开放性问题，从技术、业务、用户体验多维度展开，体现综合视角
• 请介绍一下你做过的某个项目，遇到的技术难点是什么？
• 你如何理解RAG？在设计RAG系统时有哪些关键点？
• 如何设计一个Prompt来提升大模型输出的准确性？
• 你有没有使用过Langchain或类似框架？说说你的使用经验
• 如何看待大模型在实际业务落地中的挑战？