阿里巴巴
实习AI应用研发工程师
实习AI应用研发工程师
发布于 大约 2 小时前实习/见习
实习生仅现场办公人工智能
人工智能
Ai编程工具
Llm
Prompt Engineering
Rag
值不值得投
71综合评分
综合评分 71
前沿AI Agent技术实践，成长空间巨大，但薪资和WLB相对一般。
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
5K
比人工智能中位数低
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 2040 个在招 · 其中人工智能 约 150 个
市场机会
选择面较广
杭州 · 人工智能 · 约 160 个在招
职位详情
关于这个职位
这是一个在阿里巴巴核心业务场景中，利用Agent等前沿技术推动AI落地的实习岗位
你将参与从需求洞察到系统构建的全流程，包括架构设计、知识库构建、核心能力实现和系统迭代优化，通过研发智能应用与工具来提升业务效率，实现技术驱动业务增长的闭环
该岗位要求具备扎实的编程基础、对大模型应用有深入理解，并具备极强的动手能力和学习能力
最低要求
基础条件
● 计算机、软件工程、人工智能等相关专业优先
专业能力
● AI编程工具重度玩家：Cursor、Claude code等AI编程工具重度或顶级玩家，具备极强的Prompt编写与调优能力，有过完整的项目级开发经验，理解如何让AI写出生产级代码
● 大模型能力理解与掌握：理解主流LLM的能力与局限，能够清晰拆解任务并通过LLM或确定性逻辑兜底实现
熟悉主流大模型的应用范式(Context Engineering、Prompt Engineering、Agent、工具/函数调用等等)及主流Agent框架(如LangChain等)，具备大模型幻觉、Prompt注入等风险的工程化应对思路
● 扎实的代码和工程能力：具备扎实的计算机基础知识，深入理解数据结构、算法、网络和操作系统等相关知识，能至少在一种主流编程语言（如 Java / Python / JS 等）上有深度的实践经验，掌握常见工程实践并具备优秀的Coding 能力，能够根据场景灵活选型并快速上手
能力特质
● 学习能力： 具备快速啃透前沿论文（Paper）的能力，并能将理论知识转化为工程代码
● 开放性与动手能力： 拒绝纸上谈兵，有自己独立完成的小项目（开源项目或个人 Demo），展现极客精神
● 好奇心与想象力： 面对未知事物有独特的想法，具备敏锐的问题定义能力和坚韧的解决问题能力
● 审美追求： 技术亦有审美，鼓励你提出能提出打动人心、简洁优雅的好想法
● 高能动性： 具备强烈的自驱力，能够主动探索边界，而不是等待被分配任务
工作职责
需求理解与归因：
● 深入业务场景，利用数据挖掘与特征分析完成现象归因
精准识别高价值问题，将模糊的业务痛点转化为明确的 AI 解决目标
架构设计：
● 面向具体业务需求，设计 AI 原生系统架构
参与 Agent 系统核心模块的规划，包括记忆管理、推理策略与工具编排，兼顾架构的灵活性、可扩展性与工程可落地性
知识与环境构建：
● 搭建AI与现有业务系统的交互环境，涵盖 API 接入、RAG 知识库构建、记忆方案设计
持续优化召回质量与上下文注入策略，为模型提供准确、及时的执行环境与知识支撑
核心能力实现：
● 负责Agent关键模块的工程落地，实现意图识别、任务拆解与反思纠错闭环
封装标准化SDK/API服务，构建Agent观测体系，实现全链路追踪与多维归因分析
系统迭代与演进：
● 建立自动化评测与回测机制，通过调优与Case分析不断收敛效果与性能提升的最优路径
沉淀方法论与可复用组件，推动 AI 能力从单点验证走向规模化落地
性能优化：
● 优化高并发场景下的系统性能，通过异步处理与降级策略保障稳定性，通过低侵入性观测手段保障系统的长期稳定运行
优先资格
● 有AI应用或Agent实际落地经验：包括不限于RAG系统、多智能体编排、结合MCP、Skill等的Agent项目，有可展示的项目/实习成果者优先
● 开源贡献或技术影响力：在Github上有高质量AI项目、技术博客或社区影响力
● 对AI Infra有基本理解：了解vLLM、Ollama等推理框架原理，理解延迟优化、KV cache优化、流式输出等工程全局视角
● 在 CV（计算机视觉）或 NLP（自然语言处理）方向有扎实的理论基础，有实际业务场景模型训练(SFT、RL)等经验的优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 深度参与AI Agent前沿技术落地，积累宝贵的实战经验
- 有机会与业界顶尖的技术专家合作，学习先进的技术理念和工程实践
- 岗位要求高，需要同时具备扎实的工程能力和对AI前沿技术的深刻理解
- 工作节奏可能较快，需要快速学习和适应，并具备较强的自驱力
- 适合对AI技术充满热情，具备极客精神和动手能力，渴望在真实业务场景中快速成长的技术人才
缺点 / 挑战
- 阿里巴巴提供广阔的平台和丰富的业务场景，技术挑战大，成长速度快
- 作为实习生，需要主动探索，在复杂问题中寻找解决方案，挑战性较高
角色解读
- 从实习AI应用研发工程师起步，可成长为AI应用专家或Agent系统架构师
- 在阿里巴巴的平台上，有机会接触海量业务场景和前沿技术，快速积累AI落地经验
- 未来可向技术专家或技术管理方向发展，成为推动AI规模化落地的核心力量
- 深入业务场景，利用数据挖掘和特征分析进行问题归因，将业务痛点转化为AI解决方案
- 设计并实现AI原生系统架构，参与Agent系统核心模块（如记忆管理、推理策略）的规划与开发
- 搭建AI与业务系统的交互环境，包括API接入、RAG知识库构建和上下文优化
- 负责Agent关键模块的工程落地，并参与自动化评测、性能优化和系统迭代
- 精通AI编程工具（如Cursor、Claude Code），具备极强的Prompt编写与调优能力
- 深入理解主流LLM的能力与局限，掌握Agent、RAG、Prompt Engineering等应用范式
- 扎实的计算机基础，精通至少一种主流编程语言（如Python/Java），具备优秀的编码能力
- 具备快速学习前沿论文的能力，并有独立完成项目的经验，展现极客精神
申请策略
- 在简历中清晰展示项目成果和量化指标，如性能提升、效率提升等
- 了解阿里巴巴的AI业务布局，在面试中展示你对业务和技术的结合思考
- 突出AI编程工具（如Cursor、Copilot）的使用经验和Prompt调优案例
- 重点展示个人独立完成的AI项目（如RAG系统、Agent应用），并提供可访问的链接（如GitHub）
- 强调对LLM、Agent、LangChain等技术的深入理解和实际应用经验
- 展示扎实的编程能力，如数据结构、算法和系统设计方面的项目经历
- 系统学习Agent、RAG、多智能体编排等前沿技术，并尝试动手实现
- 深入掌握至少一种主流编程语言，并熟悉常见的工程实践
面试指南
- 对于项目介绍类问题，可以采用STAR法则（情境、任务、行动、结果），清晰阐述项目背景、你的贡献和最终成果
- 对于技术理解类问题，建议从原理出发，结合具体案例，展示你的深度理解和工程化思考
- 对于问题解决类问题，可以展示你的分析思路，如何拆解问题、制定方案、验证效果和迭代优化
- 请详细介绍一个你使用AI编程工具（如Cursor）完成的项目，并说明你是如何编写和优化Prompt的
- 谈谈你对Agent的理解，以及如何设计一个Agent系统来解决一个具体业务问题
- 如何应对大模型幻觉问题？请举例说明你的工程化应对思路
- 请描述一个你独立完成的项目，并说明你在其中扮演的角色和遇到的挑战
- 如何评估一个RAG系统的效果？你会如何优化它的召回质量？
职位点评
薪资福利40
成长发展95
工作生活50
使命价值80
薪资福利
40较低
作为实习岗位，薪资水平相对有限，但阿里巴巴的平台和品牌效应能提供一定的稳定性背书。JD中未提及具体福利待遇。
薪资信号未披露（AI估算：3K-6K/月）
成长发展
95较高
该岗位深度聚焦AI Agent等前沿技术，提供从需求到落地的全流程实践机会，技术成长空间巨大。JD中明确要求学习能力和动手能力，强调技术转化。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Agent、LLM、RAG、LangChain、Prompt Engineering、Context Engineering、vLLM、Ollama
成长机会学习能力、高能动性
业务类型profit_center
工作生活
50较低
JD未提及工作模式，但作为阿里巴巴的实习岗位，通常需要到岗办公。工作地点在杭州，可能涉及一定的通勤成本。
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
阿里巴巴作为行业巨头，其AI应用落地具有广泛的社会影响力。岗位强调技术驱动业务增长，具有明确的商业价值。
行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
使命信号技术驱动业务增长
创新程度积极采用新技术
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