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日常实习生-大模型算法（Coding Agent Mid-Train 方向）-Qwen基础模型
日常实习生-大模型算法（Coding Agent Mid-Train 方向）-Qwen基础模型
发布于 4 小时前实习/见习
实习生仅现场办公AI算法
AI算法
Coding Agent
Pytorch
Sft
大语言模型 (Llm)
强化学习 (Rl)
数据合成
算法研究
值不值得投
70综合评分
综合评分 70
顶级大厂核心AI算法实习，技术前沿、成长极快，但工作强度与智力挑战并存
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
1.0千
比AI算法中位数低
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 4530 个在招 · 其中AI算法 24 个
市场机会
选择适中
杭州 · AI算法 · 21 个在招
职位详情
关于这个职位
加入阿里巴巴Qwen团队，专注于Coding Agent的Mid-Train数据与算法研究
主要负责大规模Agent轨迹的筛选提纯、复杂任务合成以及训练数据配比验证，旨在提升模型在真实软件开发场景中的推理与工具使用能力
最低要求
计算机科学、人工智能、机器学习、深度学习、软件工程或相关专业在读硕士/博士
具备扎实的数理基础和编程基础
对大语言模型或多模态大模型有浓厚兴趣，了解深度学习、模型训练、优化算法、生成式模型、自监督学习等方向
具备较强的学习能力和研究潜力，能快速理解并复现前沿论文
具备良好的代码能力，熟悉 Python 及主流深度学习框架（如 PyTorch / TensorFlow）
具备良好的团队协作和沟通能力
工作职责
大规模轨迹筛选与提纯：参与真实 Coding Agent 轨迹的质量建模、自动标注与价值筛选
结合任务难度、行为质量和人类反馈等信号，提高数据的有效性与多样性
复杂任务合成与规模化：从真实需求、代码仓库和模型能力短板出发，合成覆盖缺陷修复、功能开发、代码重构、测试及工程实践等场景的多步任务
参与执行环境、测试用例与自动验证机制建设，迭代任务的正确性、难度与多样性
数据配比与训练验证：参与 Coding Agent Mid-Train 数据配方设计，在可比训练预算下，围绕数据来源、任务分布、质量、难度等维度开展消融实验
跟踪训练表现、下游 SFT / RL 效果及真实任务体验，分析不同数据策略的收益与适用范围，推动实验结论进入训练配方
优先资格
具备相关课程、项目或科研经历者优先
有论文、开源项目、竞赛或高质量技术实践经历者优先
有 ACM/ICPC、Topcoder 等编程竞赛经历者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 接触业界最前沿的大模型（Qwen）核心技术栈，拥有顶级的算力资源和数据规模支持
- 对数理基础和代码能力要求极高，需要快速跟进并复现最新Paper，工作节奏快，竞争激烈
- 计算机/AI相关专业在读硕博，有强烈科研兴趣、代码能力强且希望在大厂核心AI团队积累的求职者
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 深入掌握大模型训练全链路（Data -> Pretrain/SFT/RL），未来可向大模型算法专家、AI研究员或高级后端工程师方向发展
- 负责为大语言模型（特别是Coding Agent）构建高质量的训练数据，包括轨迹筛选、任务合成和数据配比实验
- 扎实的计算机理论基础，精通Python及PyTorch等深度学习框架，具备较强的代码实现能力和算法复现能力
申请策略
- 强调你的‘研究潜力’和‘动手能力’，展示你如何从数据角度解决模型问题，而不仅仅是调参
- 突出相关的科研项目（尤其是NLP/LLM方向）、顶会论文、高含金量竞赛奖项（如ACM/ICPC）以及GitHub开源贡献
- 复习深度学习基础理论，熟悉HuggingFace等主流库的使用，尝试复现一篇近期的LLM训练相关文章
面试指南
- 采用STAR法则（情境、任务、行动、结果）描述项目经历
- 对于技术问题，先讲原理，再讲实现细节，最后谈思考与优化
- 请介绍一个你复现过的深度学习模型或Paper，难点在哪里？
- 如何评估和清洗大规模Agent交互数据的质量？
- 在设计训练数据配比时，你会考虑哪些关键指标？
- Python性能优化有哪些常见手段？
- 准备1-2个深度参与的AI项目案例，梳理清楚数据流向、模型架构和实验对比结果
- 复习Transformer架构及RLHF基本原理
职位点评
薪资福利70
成长发展95
工作生活40
使命价值85
薪资福利
70中等
阿里大厂实习津贴在行业内属于中上水平，但实习岗位本身不以长期高薪为核心卖点，更多是履历背书。
薪资信号未披露（AI估算：0.3–0.5千/月）
成长发展
95较高
极高的发展性满足度，直接参与顶级大模型核心算法研究，接触前沿技术和海量数据，成长速度极快。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Qwen、Coding Agent、LLM、PyTorch、RL、SFT
业务类型profit_center
工作生活
40较低
互联网大厂核心研发部门通常工作强度较大，虽然实习相对灵活，但“前沿技术”、“快速复现”暗示了较高的智力负荷和可能的加班。
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
从事AI前沿技术研究，推动智能体在软件开发中的应用，具有显著的技术创新意义和行业影响力。
行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
创新程度开拓性创新（行业首创）
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