研究型实习生-阿里妈妈-大模型推荐算法工程师

优缺点分析

角色解读

• 作为研究型实习生，有机会接触工业级推荐场景和海量数据，积累宝贵的实践经验
• 表现优秀者有机会转正，成为阿里妈妈的核心算法工程师，参与更前沿的技术研究
• 该岗位鼓励发表高水平论文，有助于在学术界和工业界建立个人影响力，为未来职业发展奠定坚实基础
• 研究如何利用大语言模型和多模态大模型为推荐系统生成可解释性内容，提升推荐的透明度和用户信任
• 参与大模型关键技术链路的研发，包括指令微调（SFT）、强化学习（RLHF）等，优化解释内容的生成质量
• 构建推荐与解释的联合建模框架，融合RAG、COT、Agent等技术，实现动态、可信的推荐决策
• 探索多模态大模型在推荐场景的应用，支持跨模态解释生成，并推动研究成果在电商场景的落地
• 扎实的计算机科学、人工智能或相关领域的理论基础，具备优秀的算法设计和分析能力
• 熟练掌握PyTorch或TensorFlow等深度学习框架，具备独立实现和调试复杂算法的能力
• 熟悉大模型技术栈，包括预训练、SFT、RLHF、RAG等，有实际项目经验者优先
• 对推荐系统有深入理解，具备可解释推荐或相关领域的研究经验

申请策略

• 在申请材料中展示你对这个岗位的理解和热情，可以提出一些自己的想法或见解
• 关注阿里巴巴的招聘流程，提前准备笔试和面试，特别是算法和机器学习基础知识的考察
• 突出在大模型、推荐系统或相关领域的研究项目和成果，如发表的论文、参与的开源项目等
• 详细描述在SFT、RLHF、RAG等大模型技术上的实践经验，包括具体的技术方案和效果
• 强调编程能力和算法实现能力，展示在PyTorch或TensorFlow等框架下的项目经历
• 如果有可解释推荐或相关领域的研究经验，务必重点突出
• 深入学习大模型的最新研究进展，特别是与推荐系统结合的前沿方向
• 补充强化学习（RLHF/DPO）和检索增强生成（RAG）的相关知识，并尝试动手实践

面试指南

• 对于技术问题，建议采用STAR法则（情境、任务、行动、结果）来组织回答，清晰展示你的思路和成果
• 对于开放性问题，可以先阐述你的理解，再结合具体案例或研究经验进行论证，最后总结观点
• 在回答时，注意展现你的逻辑思维、创新能力和对技术的热情
• 请详细介绍一下你在SFT或RLHF方面的项目经验，包括技术选型、实现细节和效果评估
• 如何将大语言模型应用于推荐系统的可解释性生成？请谈谈你的思路
• 解释一下RAG和COT技术，并说明它们如何融合到推荐解释框架中
• 你如何看待大模型在推荐系统中的挑战和机遇？
• 请描述一个你遇到过的技术难题，以及你是如何解决的