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日常实习生-数据智多星-数据评测算法方向
日常实习生-数据智多星-数据评测算法方向
发布于 5 小时前实习/见习
实习生仅现场办公机器学习工程
机器学习工程
Dpo
Llm
Multi-Agent
Ppo
Reward Model
Rlhf
Sft
强化学习
数据合成
值不值得投
78综合评分
综合评分 78
大模型前沿算法实习岗，学术与工程双重培养，技术成长空间极大，但研究周期与强度要求较高。
从薪资福利、成长发展、工作生活和使命价值四个维度综合评估，方便比较实习机会。
薪资怎么样
9千
比机器学习工程中位数低
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
约 3100 个在招 · 其中机器学习工程 约 180 个
市场机会
选择面较广
北京 · 机器学习工程 · 约 460 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位是阿里巴巴大模型数据评测算法方向的日常实习生，主要参与奖励模型研发、评测体系构建及数据合成技术创新
你将运用多智能体和强化学习等前沿技术，推动大模型能力边界的量化与优化，并有机会将研究成果转化为顶会论文
最低要求
学历要求：高校在读博士生（特别优秀的硕士生可放宽限制），计算机、人工智能、软件工程、认知科学、脑科学或其他AI相关专业
技术背景：对大语言模型（LLM）、智能体（Agent）、强化学习或相关底层架构有深入理解，具备扎实的编程能力与工程实现能力
研究能力：具备独立提出问题、设计实验并解决复杂问题的能力
实习时间：为了保证研究的完整性与成果落地，实习期要求不少于3个月（建议3-6个月），能够沉下心推进完整的闭环研究
工作职责
裁判/奖励模型（Reward Model）研发：结合最前沿的训练技术（如 SFT、RLHF、DPO/PPO 等），构建 SOTA 级别的奖励模型，为业务侧强化学习（RL）提供核心动能
评测体系与 Benchmark 构建：运用多智能体（Multi-Agent）技术构建权威评测基准，或研发自动化的评测合成方案，精准量化 SOTA 模型的能力边界与缺陷，驱动“数据-评测”闭环飞轮
数据合成技术创新：探索创新的数据合成算法，生产高难度、高多样性的训练与评测语料
同时利用算法构建智能体（Agent）训练与评测所需的复杂仿真环境
前沿强化学习（RL）算法探索：跟踪并研究 RL 领域的最新进展，挑战通用强化学习算法的性能极限，推动技术从理论突破向实际场景转化
优先资格
有顶级会议（如ACL, ICLR, NeurIPS, ICML, colm等）论文发表经验者优先
获得过ACM、NOI金牌或同等水平竞赛奖项优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 接触大模型最前沿的评测与数据合成技术，研究成果直接落地真实业务
- 团队提供顶会论文发表支持（一作）及资深专家1v1指导，学术与工程双重成长
- 对科研能力和编程工程能力要求极高，需要独立解决复杂问题
- 实习期要求不少于3个月，需要沉下心推进完整的闭环研究，时间投入较大
- 适合在读博士生或极优秀的硕士生，特别是对大模型、强化学习有浓厚兴趣且有志于在AI领域深耕的科研型人才
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 从算法实习生成长为大模型评测与数据合成领域的核心研究员
- 有机会发表顶会论文，未来可发展为AI算法专家或大模型研究科学家
- 研发大模型裁判/奖励模型，结合SFT、RLHF等技术构建SOTA级别的Reward Model
- 构建多智能体评测基准与自动化评测方案，量化大模型能力边界
- 探索数据合成算法与前沿强化学习算法，推动理论向实际场景转化
- 深入理解LLM、Agent及强化学习底层架构，具备扎实的编程与工程实现能力
- 拥有独立科研能力，能独立提出问题、设计实验并解决复杂问题
申请策略
- 提前了解阿里巴巴在大模型评测和数据合成方面的最新业务进展和技术博客
- 准备好过往研究项目的详细技术细节，以便在面试中深入探讨
- 突出在LLM、Agent或强化学习方向的项目经验与研究成果
- 重点展示顶会论文发表记录或ACM/NOI等顶级竞赛获奖经历
- 强调独立设计实验和解决复杂问题的能力
- 深入学习RLHF、DPO/PPO等前沿训练技术及Reward Model构建方法
- 提升多智能体（Multi-Agent）系统设计与复杂仿真环境构建的工程能力
面试指南
- STAR法则：情境-任务-行动-结果，重点突出你在其中的独立思考和技术突破
- 技术深度：不仅说明做了什么，还要解释为什么这么做，以及底层原理和数学推导
- 业务价值：将技术成果与业务落地价值结合起来阐述
- 请详细介绍你过往在强化学习或大模型训练方面的一个核心项目，你解决了什么关键问题？
- 如何构建一个SOTA级别的Reward Model？在SFT、RLHF、DPO中你更倾向于使用哪种技术，为什么？
- 在多智能体评测基准构建中，如何确保评测的客观性和全面性？
- 请分享一次你独立提出并解决复杂算法问题的经历
- 复习大模型训练（SFT/RLHF/DPO）和强化学习的核心论文与底层原理
职位点评
薪资福利75
成长发展95
工作生活50
使命价值85
薪资福利
75中等
实习津贴处于市场较高水平，且能直接参与核心业务，但作为实习岗位，整体薪酬绝对值受限于实习身份。
薪资信号未披露（AI估算：6千–1.2万/月）
福利待遇顶会论文发表支持、资深专家1v1指导
成长发展
95较高
岗位处于大模型最前沿领域，提供顶会一作发表机会和专家1v1指导，学术与工程成长空间极大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈LLM、Agent、强化学习、Reward Model、SFT、RLHF、DPO、PPO、Multi-Agent
成长机会导师负责制、资深专家1v1指导、顶会论文发表支持
业务类型profit_center
工作生活
50较低
实习期要求不少于3个月且需沉下心推进完整研究，工作强度可能较大，未提及弹性工作或WLB相关福利。
工作模式未明确
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
85较高
致力于大模型评测与数据合成，推动AI技术从理论向实际场景转化，具有较高的技术使命感与行业前沿价值。
行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
使命信号引领大模型技术方向、推动技术从理论突破向实际场景转化
创新程度开拓性创新（行业首创）
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