阿里巴巴
AI应用算法实习生
AI应用算法实习生
发布于 6 小时前实习/见习
实习生仅现场办公人工智能
人工智能
Deepspeed
Llm
Pytorch
Rag
Rl
Sft
Vllm
数据飞轮
值不值得投
79综合评分
综合评分 79
头部公司核心AI算法实习岗，技术栈极具前沿性与含金量，成长空间巨大，但工作强度与技术挑战较高。
从学习成长、工作节奏、岗位方向和实习待遇综合评估，方便比较实习机会。
薪资怎么样
8千
与人工智能中位数基本持平
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 3030 个在招 · 其中人工智能 约 340 个
市场机会
选择面较广
北京 · 人工智能 · 约 620 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位是阿里巴巴的AI应用算法实习生，主要负责将大模型能力转化为可上线的产品能力，涵盖需求定义、应用架构设计、数据飞轮搭建、模型后训练及评测体系构建等端到端闭环工作
适合对AI前沿技术充满热情、具备扎实算法与工程落地能力的在校生参与核心业务场景的AI探索与落地
最低要求
计算机、数学、统计学等相关专业硕士/博士优先，优秀本科生不受限制
模型与后训练：了解Transformer/LLM模型架构、演进原理与局限
具备SFT/DPO/RL等后训练与迭代能力（含数据/评估/优化），对后训练算法有实践经验和深刻认知
Agent与系统编排：能做任务拆解与多Agent协作
熟悉RAG、Memory、Tool-Use（含MCP/类协议/Skills等）并能工程化落地
数据构建：具备Data-centric AI意识，精通后训练所需高质量数据挖掘与构造
评测与交付：能搭建评估闭环（autorater/LLM-as-judge、离线评测、A/B）
具备测试、调试、review、安全/隐私与质量门禁能力
能基于评测结果精准分析和定位问题
工程与系统素养：能够通过Vibe Coding快速构建项目原型
理解分布式系统/数据库/计算机系统基础
精通至少一门语言，熟练掌握Python与Pytorch
熟悉Git/命令行
了解大模型训练与推理框架（Megatron-LM、vLLM、DeepSpeed/FSDP等）
能力特质：对AI有热情、对前沿技术与产品好奇，对未知开放，能举一反三
积极主动体验市场中先进的模型和产品，独立阅读论文/技术报告等并快速复现
对新技术有近乎本能的渴望，能区分“能跑”与“优雅”，追求简洁、可维护、可扩展
工作职责
需求与问题定义：深入业务与产品共创需求，将诉求转化为可执行的AI任务定义，明确目标、边界、优先级与验收口径
方案与应用架构：在Prompt、RAG、微调、Agent等路线间做技术选型与权衡，设计端到端应用架构（含上下文、工具调用、记忆、权限与安全），并完成RAG、Memory、Tool Use、多Agent等能力的工程化落地与生产级集成
数据飞轮与治理：搭建高效的数据采集、清洗与标注工程流水线
前瞻性地探索合成数据与模型自标注等自循环策略，同时建立完善的数据版本追踪与质量评估体系，真正打通“模型训练-业务应用-用户反馈-数据迭代”的增强回路
模型适配与后训练：主导基座大模型向顶尖垂直行业专家的后训练的全链路技术演进，包括高质量的SFT、RL阶段PPO、GRPO等前沿强化学习与偏好优化算法攻坚，全面突破模型在复杂业务场景下的指令遵循精度、极致可控性与长链路逻辑推理天花板，显著提升大模型在复杂业务场景下应用能力
评测体系与实验：面向业务目标设计评测指标与Rubric，搭建自动化评测框架（含人工评审），建立离线基准与线上实验体系（A/B、Bandit），持续监控指标漂移与策略投机以防止效果退化
生产交付与运营：负责系统集成与上线发布，对线上质量、稳定性与成本负责，建立监控、告警、兜底与人工接管机制，推动持续迭代
优先资格
有顶会论文（ACL/EMNLP/ICLR/NeurIPS/ICML等）/高影响项目/开源贡献者加分
拥有Agentic RL训练实操经验者优先
独立开发过具备一定影响力AI应用者优先
具备合成数据（Synthetic Data）与动作轨迹（Trajectory）构建实践经验者优先
具备复杂多步任务的量化评估能力者优先
有分布式训练/大规模数据处理经验（Hadoop/MaxCompute等）加分
对主流AI开源项目有贡献者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 接触业界最前沿的大模型应用与后训练技术，技术栈极具含金量
- 依托头部互联网公司的海量数据与真实业务场景，能积累丰富的工程落地与规模化实战经验
- 团队技术氛围浓厚，有机会与顶尖AI人才共事，获得极高的技术视野与成长速度
- 大模型应用与后训练技术迭代极快，需要持续保持高强度的学习与论文跟进
- 适合对AI前沿技术有强烈热情、具备扎实算法基础与优秀工程动手能力，且渴望在真实业务场景中打磨大模型落地能力的顶尖在校生
缺点 / 挑战
- 端到端闭环交付对工程能力、系统素养及业务理解要求极高，面临较大的技术与落地压力
角色解读
- 从AI算法实习生成长为能够独立负责核心业务大模型落地的算法工程师
- 向大模型应用架构师或AI技术专家方向发展，深入探索Agentic AI与前沿强化学习技术
- 负责大模型在业务场景中的端到端落地，包括需求定义、架构设计与工程化集成
- 主导模型后训练（SFT/RL）、数据飞轮搭建及自动化评测体系建设，持续提升模型效果与稳定性
- 参与Agent、RAG、Tool-Use等前沿AI能力的研发与生产级交付
- 扎实的深度学习与LLM基础，熟悉Transformer架构及SFT/DPO/RL等后训练算法
- 具备Agent系统编排、RAG工程化落地及分布式训练/推理框架（如vLLM、DeepSpeed）的使用经验
- 熟练掌握Python与PyTorch，具备优秀的工程实现、系统调试与评测闭环构建能力
申请策略
- 提前了解阿里在大模型及AI应用方向的最新业务布局与技术博客，面试时展现对业务的思考
- 准备好详细的技术细节与踩坑经验，面试官会重点考察解决复杂多步任务与系统调试的能力
- 突出在LLM后训练（SFT/RL）、Agent编排或RAG系统方面的实际项目经验与落地成果
- 展示顶会论文、高影响力开源项目贡献或独立开发的AI应用，证明技术深度与动手能力
- 强调在数据构建、自动化评测及分布式训练框架方面的工程实践经验
- 深入学习Agentic RL、PPO/GRPO等前沿强化学习算法，并尝试在开源模型上进行复现与微调
- 熟悉vLLM、DeepSpeed等推理与训练框架，提升大模型工程化部署与性能优化能力
面试指南
- STAR法则：情境-任务-行动-结果，重点突出技术选型的权衡（Trade-off）与最终的业务收益
- 系统性思维：从数据、模型、工程、评测四个维度全面拆解问题，展现端到端闭环解决能力
- 请详细介绍你参与过的一个LLM后训练或Agent应用项目，遇到了哪些技术难点及如何解决？
- 在构建RAG或Agent系统时，如何设计评测指标与自动化评测框架来防止效果退化？
- 谈谈你对SFT与RL（如PPO/DPO）在模型后训练中各自优劣的理解，以及在复杂业务场景下的选型考量
- 如果线上模型出现指令遵循精度下降或长链路推理失败，你的排查思路与兜底机制是什么？
- 复习大模型核心论文（如RLHF、DPO、RAG、Agent相关经典论文），并能结合自己的项目讲出深度
- 准备1-2个自己主导的复杂AI项目，能够清晰画出系统架构图并讲解核心代码逻辑与性能优化点
职位点评
薪资福利85
成长发展95
工作生活50
使命价值80
薪资福利
85较高
作为核心AI算法实习岗，实习津贴处于市场较高水平，但实习生通常不享受正式员工的长期福利与期权。
薪资信号未披露（AI估算：6.5千–1万/月）
成长发展
95较高
岗位涉及大模型后训练、Agent、数据飞轮等最前沿技术，且明确要求顶会论文和开源贡献，技术成长空间与视野极佳。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈LLM、RAG、Agent、SFT、RL、PPO、GRPO、vLLM、DeepSpeed、PyTorch
业务类型profit_center
工作生活
50较低
JD未提及工作模式与WLB相关信息，且算法岗通常面临较高的技术挑战与交付压力，工作强度可能较大。
工作模式未明确
办公地点未明确
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
80较高
推动大模型能力在真实业务场景中的落地，属于当前AI时代最具变革意义的技术方向，具有较高的行业前景与技术使命感。
行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
创新程度开拓性创新（行业首创）
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