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算法工程师 - 大模型
算法工程师 - 大模型
发布于 大约 15 小时前普通员工/个人贡献者
北京市 / 杭州市
无经验要求
全职员工
仅现场办公
硕士
机器学习工程
Acl
Cvpr
Neurips
Pytorch
Rlhf
多模态预训练
大模型
强化学习
AI 估算 · 25k–40k
阿里大厂算法岗，大模型方向热门，硕士应届薪资在25-40k，16薪具有竞争力。
职位详情
关于这个职位
加入阿里巴巴夸克大模型团队，参与千亿参数多模态预训练模型的研发与落地
你将深入大模型预训练、对齐优化、多模态生成等前沿方向，推动AGI技术在搜索、医疗、教育等核心场景的应用
适合对大规模深度学习有热情、具备扎实算法功底的研究型应届生
最低要求
具备出色的编程与工程实现能力，精通至少一门主流开发语言（如 C/C++、Java、Python 等）
在自然语言处理、计算机视觉、多模态建模或通用人工智能等方向具有良好学术基础与实践能力，熟悉深度学习主流框架（如 PyTorch、TensorFlow）
对大模型、预训练方法、对齐技术、多模态理解等有一定了解，有大模型相关研究或落地经验者优先
具备良好的科研能力，在相关领域国际顶级会议（ACL、EMNLP、CVPR、ICCV、NeurIPS、ICLR、AAAI 等）有论文发表者优先
拥有扎实的数学与统计基础，具备优秀的英文文献阅读与技术写作能力
计算机科学、人工智能、电子工程、数学、统计学等相关专业硕士及以上学历优先
工作职责
大模型预训练与架构优化：涵盖语言/视觉/音频/多模态模型的结构设计、训练任务构建、参数高效扩展、知识引入与更新、推理效率优化等核心环节
对齐与强化学习优化：研究并实现以人类价值为导向的对齐算法，包括但不限于强化学习（如RLHF、RL-Reasoning）、偏好建模、多轮交互反馈等，提升模型稳定性、可控性与泛化能力
多模态生成与理解：基于LLM与CV/NLP前沿交叉技术，构建面向复杂场景的图文/视频理解与生成模型，推动模型在各行各业的落地
技术-应用一体化创新：通过模型与场景的深度耦合，推进大模型能力在实际业务中的最优表达，构建具备长期价值的智能系统
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 阿里巴巴顶级平台，大模型方向核心团队，技术前沿度高
- 海量数据和计算资源，千亿参数模型实战机会，成长迅速
- 与顶尖研究员共事，学术氛围浓厚，鼓励论文发表
- 大模型训练周期长，调试困难，需要极强的耐心和工程能力
- 工作强度较大，需快速跟进最新研究动态
- 适合对AGI有强烈兴趣、具备扎实算法基础和科研潜力的应届硕博毕业生
缺点 / 挑战
- 行业竞争激烈，论文和落地双重压力并存
角色解读
- 技术路线：从算法工程师到资深算法专家，深耕大模型核心算法
- 管理路线：技术骨干→技术Leader→团队负责人，兼顾带人与技术
- 跨领域发展：向AI产品、架构师等方向拓展，结合业务理解推动创新
- 设计和优化大规模多模态预训练模型，包括模型架构、训练策略和推理效率
- 研究和实现对齐算法（如RLHF），提升模型的安全性和可控性
- 开发多模态理解与生成模型，推动在搜索、医疗等业务场景的落地
- 参与前沿技术探索，产出高质量论文并应用于实际系统
- 精通Python或C++，熟练使用PyTorch等深度学习框架
- 扎实的机器学习基础，熟悉NLP/CV/多模态中的至少一个方向
- 了解大模型训练、微调、对齐等关键技术，有相关项目经验
- 具备科研能力，能阅读英文文献并复现前沿论文
申请策略
- 提前了解夸克业务场景（搜索、医疗等），思考大模型如何改进
- 在技术博客或个人项目中展示对大模型的思考与尝试
- 突出大模型相关项目或竞赛经历，展示模型实现细节
- 列出顶会论文或预印本，标明你的贡献与创新点
- 强调编程能力，附上GitHub仓库或实习工程成果
- 系统学习Transformer、RLHF、Diffusion等主流模型原理
- 动手复现一篇大模型论文，积累训练调参经验
- 加强英文文献阅读和数学推导能力
面试指南
- 结合理论+实践：先讲公式原理，再举例自己项目中的应用
- 结构化表达：从问题定义→方法设计→实验结果→反思改进逐步展开
- 展现思考深度：分析不同方法的优劣，提出个人见解
- 请解释Transformer的self-attention机制及其复杂度优化
- 描述你参与的一个大模型训练流程，遇到哪些挑战？如何解决？
- RLHF的基本原理是什么？如何设计奖励模型？
- 如何评估多模态生成模型的质量？有哪些常用指标？
- 复习深度学习基础：注意力机制、归一化、优化器等
职位点评
77
综合评分
顶级大模型团队，技术前沿、发展天花板高，但工作强度大、WLB一般。
从起薪待遇、成长路径、工作节奏和岗位方向综合评估，方便比较职业起点。
更适合这类人
最适合强烈追求技术成长、愿意在高强度环境中快速积累前沿经验的求职者。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利80
成长发展95
工作生活40
使命价值85
薪资福利
80较高
大厂算法岗薪资待遇优厚，长期发展空间大，但JD未明确薪资福利，需面试确认。
薪资信号面议 (25K-40K/月)
成长发展
95较高
直接参与前沿大模型研发，技术栈顶级，鼓励学术产出，发展性极强。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈大模型、预训练、多模态、强化学习、RLHF、PyTorch、Transformer
业务类型profit_center
工作生活
40较低
仅现场办公，未提及弹性工作制，互联网大厂高强度文化可能影响工作生活平衡。
工作模式仅现场办公
办公地点市区核心地段
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
85较高
大模型推动AGI发展，社会价值高，团队专注于前沿技术创新，使命感强。
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
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