研究型实习生-大模型训练算法工程师-未来生活实验室

优缺点分析

角色解读

• 表现优秀者可获得转正机会，成为阿里巴巴正式算法工程师
• 在团队内积累大模型全流程研发经验，可快速成长为技术专家或团队骨干
• 凭借发表的论文和项目经验，未来可进入高校、研究机构或顶尖科技公司从事AI研究
• 参与大规模语言模型（LLM）的预训练、持续训练、SFT、RLHF等核心算法研发，优化模型效果
• 跟进多模态大模型技术，探索在淘宝问问助手、ChatBot等实际业务场景中的应用
• 研发检索增强、Code生成、LangChain等下游应用，推动技术落地
• 撰写并发表学术论文，与学术界和业界保持交流，提升团队影响力
• 扎实的深度学习基础，熟练掌握TensorFlow或PyTorch等框架，能独立实现算法
• 熟悉NLP、机器学习核心理论，对大模型预训练、SFT、RLHF有实际操作经验
• 具备良好的逻辑分析和数理能力，能够快速理解复杂算法原理并进行改进
• 有顶级会议论文发表经验者优先，说明科研能力和写作能力优秀

申请策略

• 投递时附上个人GitHub或技术博客，展示动手能力
• 在面试中展现对技术的好奇心和钻研精神，主动提出自己的见解
• 突出大模型相关项目经历，如预训练、SFT、RLHF的具体实现和成果
• 强调论文发表记录，尤其顶级会议如ACL、NeurIPS、ICML等
• 详细描述使用TensorFlow/PyTorch的工程能力，如模型并行、分布式训练等
• 如果有开源项目或竞赛获奖，也值得单独列出
• 补充强化学习知识，深入理解RLHF的原理和实现细节
• 熟悉多模态模型架构，如CLIP、LLaVA等，并动手实践

面试指南

• 对于项目类问题，采用STAR法则（情境-任务-行动-结果），突出你的贡献和技术难点
• 对于技术原理类问题，先阐述基础概念再展开细节，并结合实际经验
• 对于开放性场景题，从业务需求、技术可行性和潜在风险三个维度分析
• 请详细说明你参与过的大模型预训练或SFT项目的技术方案
• RLHF的关键步骤有哪些？如何设计奖励模型？
• 如何解决大模型训练中的显存不足问题？
• 你读过哪些最新的LLM相关论文？有什么启发？
• 结合淘宝场景，你觉得大模型可以如何改善用户体验？