阿里巴巴
算法工程师-自然语言处理（大模型）
算法工程师-自然语言处理（大模型）
发布于 大约 3 小时前普通员工/个人贡献者
北京市 / 杭州市
中级经验
全职员工
仅现场办公
本科
NLP工程
Deepspeed
Nlp
Pytorch
Rag
Rlhf
Sft
分布式训练
大模型
AI 估算 · 35k–60k
大模型方向人才稀缺，阿里巴巴薪资竞争力强，技术门槛高，月薪处于行业较高水平。
职位详情
关于这个职位
作为阿里巴巴的NLP算法工程师，你将投身于大模型的前沿研发与落地，从模型训练优化到线上服务部署全链条参与
工作涉及预训练、SFT、RLHF、RAG等核心技术，解决商业场景中的复杂NLP问题
适合对LLM充满热情、具备扎实工程能力的技术人才
最低要求
计算机科学、人工智能、数学等相关专业本科及以上学历，理论基础扎实
对大模型及前沿NLP技术充满热情，具备强烈的求知欲和攻克复杂技术难题的决心与能力
精通Python，熟练掌握PyTorch等至少一种主流深度学习框架
了解阅读理解、序列标注、文本生成、文本分类等传统NLP任务，深入理解Transformer架构
Prompt工程及SFT/RLHF等主流训练范式，对大模型技术栈有深刻认知
具备出色的工程实践能力，追求高质量的代码和系统设计
具备良好的数学基础、英语阅读能力和团队协作精神，能够高效沟通与协作
工作职责
端到端方案研发：主导大模型应用的全生命周期研发，包括技术选型、架构设计、模型训练、效果评测及线上部署，确保方案的高性能与高可用性
核心模型技术攻坚：运用Pre-training、SFT、RLHF、RAG等训练技术，持续提升模型在复杂推理、内容生成等方面的能力
同时，深入研究并应用模型蒸馏、信号压缩、Prefill优化等技术，打造高性能、低延迟的推理服务
驱动业务场景创新：聚焦将尖端技术转化为可落地的创新应用，解决实际商业问题，例如文本内容的理解，商业场景的多语言多模态翻译和沟通，海量数据与超大规模工程框架的智能研发与维护等
构建工程化技术体系：持续优化模型算法与系统架构，构建高效、自动化的评测与迭代体系，提升整体系统的性能、效率与稳定性
追踪并转化前沿技术：紧密跟踪大模型（LLM）领域的国际前沿动态，快速实现从论文到代码再到解决方案（Paper→Code→Solution）的技术转化，并有机会将高水平研发成果以论文/专利等形式发布
优先资格
有Qwen、Llama、Deepseek等主流开源大模型的微调、部署或二次开发经验
熟悉DeepSpeed、Megatron-LM、PyTorch FSDP等分布式训练技术，具备多机多卡大规模模型训练与优化经验者
有复杂RAG（Retrieval-Augmented Generation）系统搭建与优化经验者优先
在ACL、NeurIPS、ICML、EMNLP等顶级会议/期刊有论文发表，或在相关AI竞赛中取得优异成绩者
博士学历或具备大规模、高并发系统开发与优化经验者
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 身处大模型技术浪潮前沿，接触最先进的AI技术，技能积累价值极高
- 阿里巴巴平台资源丰富，业务场景多样，技术成果可快速规模化应用
- 团队技术氛围浓厚，有大量与顶尖人才合作的机会，职业发展空间广阔
- 薪资待遇优厚，且有机会发表论文或专利，提升个人影响力
- 适合对NLP和大模型有浓厚兴趣、具备强工程实践能力、渴望在技术前沿不断突破的算法工程师
缺点 / 挑战
- 大模型技术迭代迅速，需要持续学习并适应快速变化的技术栈，学习压力较大
- 工作可能涉及高强度研发，尤其是模型训练与优化阶段，需应对调试与迭代的挑战
- 竞争激烈，需要对技术有深刻的热情和钻研精神，否则容易感到压力
角色解读
- 技术纵深发展：从模型优化到系统架构，成为大模型领域的核心技术专家
- 管理方向：可向技术负责人或团队Leader发展，带领团队推动AI项目落地
- 研究方向：持续发表顶会论文，参与行业标准制定，成为学术与工业结合的前沿人才
- 主导大模型应用的端到端研发，包括技术选型、模型训练与优化、效果评估及线上部署
- 运用预训练、SFT、RLHF、RAG等先进技术提升模型在推理、生成等任务上的能力
- 将前沿技术转化为商业解决方案，解决文本理解、多语言翻译、代码生成等实际问题
- 持续追踪LLM领域最新动态，实现论文到代码的快速转化，并输出高水平论文或专利
- 精通Python和PyTorch等深度学习框架，具备扎实的编程与工程能力
- 深入理解Transformer架构及大模型训练范式（SFT/RLHF等），熟悉Prompt工程
- 熟悉分布式训练工具（如DeepSpeed、Megatron-LM），具备多机多卡训练经验者优先
- 具备优秀的数学基础、英语阅读能力以及团队协作与沟通能力
申请策略
- 申请时关注团队业务方向，如翻译、代码生成等，针对性地准备项目案例
- 了解阿里巴巴技术文化，强调合作与创新精神，以及解决复杂问题的能力
- 突出大模型相关项目经验，包括预训练、微调、RLHF、RAG等具体任务
- 展示分布式训练实战经历，如使用DeepSpeed或Megatron-LM进行多卡训练
- 强调在ACL/NeurIPS等顶会论文或竞赛成绩，以及开源贡献
- 量化技术成果，如模型性能提升、推理延迟降低等指标
- 系统学习LLM技术栈，包括SFT、RLHF、RAG的实践原理和实现细节
- 动手复现开源大模型（如Qwen、Llama）的微调与部署流程
面试指南
- 技术问题采用STAR原则：情景、任务、行动、结果，突出技术决策和量化成果
- 对于开放性问题，先概述技术背景，再提出自己的方案，最后讨论权衡与优化
- 准备1-2个完整的大模型项目案例，包括动机、架构、训练细节、线上表现
- 请详细说明你在大模型微调（SFT/RLHF）方面的经验，包括技术挑战和解决方案
- 如何设计一个RAG系统？请从检索、生成、优化等环节阐述
- 你如何优化大模型推理性能？如Prefill、模型蒸馏等
- 你读过的最近一篇LLM顶会论文是什么？请介绍其核心贡献
- 实现一个高效的多机多卡训练方案需要考虑哪些因素？
职位点评
76
综合评分
阿里大模型算法岗，技术前沿、薪资优厚，成长空间大，但加班可能未知且需现场办公。
从薪资福利、成长空间、工作节奏和岗位方向综合评估，方便横向比较。
更适合这类人
最看重技术成长和前沿创新，愿意在大模型领域深耕，对工作生活平衡要求不高的求职者。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利85
成长发展95
工作生活40
使命价值70
薪资福利
85较高
阿里巴巴薪资在行业内有竞争力，大模型方向尤其受重视，且上市大厂福利完善（五险一金、补充医疗等），补偿性动机满足度较高。
薪资信号未披露（AI估算：35K-60K/月）
成长发展
95较高
大模型是当前技术前沿，职位涉及全链路研发和前沿探索，成长空间极大；公司鼓励论文发表，技术栈领先，发展性动机得到充分满足。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈大模型、LLM、SFT、RLHF、RAG、DeepSpeed
成长机会有机会将高水平研发成果以论文/专利等形式发布
业务类型profit_center
工作生活
40较低
职位明确仅现场办公，未提及弹性工作或远程选项；互联网大厂工作强度可能较大，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
70中等
AI大模型是推动行业变革的重要技术，阿里巴巴的业务场景广泛，技术应用能产生实际商业影响，但社会使命感部分中性。
行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
Watch Jobs