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算法工程师 - 大模型 Post Training
算法工程师 - 大模型 Post Training
发布于 大约 8 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
Llm
Post-Training
Pytorch
Sft
多模态
大模型
自然语言处理
计算机视觉
AI 估算 · 20k–35k
阿里巴巴校招算法岗，硕士以上学历，薪资具有竞争力，16薪制
职位详情
关于这个职位
该职位是阿里巴巴夸克大模型团队的核心算法岗，专注于大模型的后训练（Post-training）技术，包括SFT、多模态对齐、长链推理等前沿方向
你将参与从数据构建到模型训练的全流程，并推动大模型在搜索、Agent等场景的落地
适合对AGI有热情、具备扎实编程和深度学习基础的应届硕士/博士
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）
对大模型训练、多模态理解、Post-training 方法等有一定了解，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
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
具备快速学习与开拓创新的能力，对 AGI 的未来趋势与挑战有浓厚兴趣
工作职责
参与研发基座 LLM、多模态大模型等下一代人工智能 Post-trianing 技术，探索 SFT 数据构建、高效稳定训练方法、多源模型融合、longCoT 训练等前沿技术方法，打造业界一流的大模型效果
参与构建多模态任务（如图文问答、视频对话）的协同训练策略，提升模型跨模态一致性
和算法、工程、评估团队协作，参与构建统一的数据处理、训练与评测方法
负责跟踪和研究大模型前沿技术，探索大模型技术在 AI 搜索、Agent 等公司业务场景中的大规模应用
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 前沿技术方向：大模型Post-training是当前AI最热门领域，技术含金量高
- 公司平台强：阿里巴巴提供充足的算力、数据和业务场景，助力快速成长
- 团队优秀：夸克团队有深厚的技术积累，与顶尖人才共事
- 发展空间大：AGI前景广阔，个人职业天花板高
- 竞争激烈：校招岗位吸引大量优秀候选人，面试门槛高
- 工作强度大：大厂核心团队任务紧，可能需要应对高强度研发节奏
- 技术更新快：需持续学习前沿论文，保持技术敏锐度
- 适合对AGI有浓厚兴趣、编程和算法基础扎实、渴望在高级技术岗位上快速成长的应届硕士/博士
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 从应届生成长为算法专家，深入掌握大模型核心技术
- 可向技术专家或技术管理方向发展，带领团队攻克难题
- 在阿里大生态内，有机会横向拓展到搜索、推荐、Agent等业务方向
- 参与大模型后训练（Post-training）技术研发，包括SFT、多模态对齐、longCoT等方法探索
- 构建多模态任务的协同训练策略，提升模型跨模态一致性
- 与算法、工程、评估团队协作，搭建统一的数据处理、训练与评测流程
- 跟踪大模型前沿技术，推动在AI搜索、Agent等业务场景中的落地
- 精通Python、C++等至少一门编程语言，具备扎实的工程实现能力
- 熟悉NLP、计算机视觉或多模态领域，熟练使用PyTorch、TensorFlow等框架
- 了解大模型训练、Post-training方法，有相关研究或项目经验者优先
- 具备科研能力，在顶级会议有论文发表者优先
申请策略
- 了解夸克业务方向（搜索、健康、教育等），在面试中结合具体场景讨论
- 提前准备好技术演讲，展示一个完整的开源或研究项目
- 突出大模型相关项目或研究经历，如SFT、RLHF、多模态训练等
- 强调编程能力，附上GitHub链接或代码示例
- 列出顶级会议论文或预印本，体现科研潜力
- 展示对阿里业务的了解，如AI搜索、Agent等场景的思考
- 深入学习Transformer、LlaMA等模型结构及Post-training方法
- 动手复现大模型训练流程，掌握DeepSpeed、Megatron等分布式框架
面试指南
- 先给出核心思路，再结合自身经验举例，最后总结可迁移方法论
- 如果遇到不熟悉的技术，坦诚说明并尝试推导合理思路
- 注重工程细节与理论深度结合，体现辩证思考
- 请详细讲解你做过的SFT项目，数据如何构建？训练策略是什么？
- 如何评估大模型的效果？你了解哪些评测基准？
- 多模态对齐常用的方法有哪些？CLIP的优缺点？
- 你对longCoT训练的理解？它与传统SFT有何不同？
- 如果你需要优化一个千亿参数模型的Post-training效率，你会怎么做？
职位点评
75
综合评分
大厂核心算法岗，前沿技术栈，高成长但可能高强度
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
适合追求技术成长、愿意投入高强度学习和工作的应届生，对WLB要求不高者。
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90
工作生活45
使命价值70
薪资福利
80较高
阿里巴巴作为大厂，提供有竞争力的薪资和福利，但JD未明确薪资范围，整体补偿性较好。
薪资信号未披露（AI估算：20K-35K/月）
成长发展
90较高
岗位涉及大模型前沿技术，有系统性探索和深度参与的机会，发展空间大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈大模型、Post-training、SFT、多模态、LLM、PyTorch、TensorFlow
业务类型ambiguous
工作生活
45较低
大厂核心岗位通常要求现场办公，且工作强度不确定，JD未提及WLB，生活化动机满足一般。
工作模式仅现场办公
办公地点未明确
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
70中等
从事AGI方向，有一定社会价值，但AI伦理影响中性，意义感适中。
行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
使命信号致力于自主构建面向未来通用人工智能（AGI）的大模型技术能力
创新程度积极采用新技术
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