研究型实习生-智能算法产品事业部-Agent算法工程师

优缺点分析

角色解读

• 从研究型实习生成长为具备工业界落地能力的算法专家，或在学术界发表顶会论文后继续深造
• 深入调研大模型 Agent 和长程推理等前沿技术，并将其应用于淘宝搜索的真实业务场景中
• 扎实的机器学习/NLP理论基础，精通 Python/PyTorch，具备独立进行算法实验设计和数据分析的能力

申请策略

• 关注淘宝 AI 搜团队的最新技术博客或论文
• 准备一个与 Agent 或 LLM 应用相关的项目案例进行深入阐述
• 突出相关的科研项目经历，特别是与大模型、Agent、NLP 相关的成果
• 列出已发表或待发表的论文
• 展示熟练的代码能力和实验设计经验
• 加强 PyTorch 等框架的高级用法
• 深入研究 LLM 微调、RLHF、RAG 等最新技术
• 提升英文学术写作能力

面试指南

• 使用 STAR 法则（情境、任务、行动、结果）描述项目经历
• 重点阐述你的思考过程、技术选型依据以及最终的效果评估
• 请介绍你最近研究的一个与大模型或 Agent 相关的课题
• 如何在大规模用户行为数据上构建高置信度的决策轨迹？
• 你对 RAG 或强化学习在搜索场景中的应用有什么看法？
• 请描述一次你独立解决复杂算法问题的经历
• 复习机器学习基础理论和深度学习框架细节
• 阅读 NeurIPS/ICLR 近期关于 Agent 和 LLM 的相关论文