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算法实习生-多模态推理与agent（学习方向）
算法实习生-多模态推理与agent（学习方向）
发布于 5 小时前实习/见习
实习生仅现场办公AI算法
AI算法
Agentic Ai
Nlp
Pytorch
大语言模型 (Llm)
学术研究
强化学习 (Rl)
计算机视觉
值不值得投
70综合评分
综合评分 70
顶尖大厂前沿AI研究实习，技术栈极新，学术导向强，成长空间巨大，但工作强度较高。
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
8.0千
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 4440 个在招 · 其中AI算法 2 个
市场机会
选择不多
北京 · AI算法 · 10 个在招
职位详情
关于这个职位
加入阿里巴巴千问学习团队，专注于大模型Posttrain强化学习、多模态推理及Agentic智能等前沿技术的研究与落地
主要工作包括探索DeepResearch、奖励模型建模及视觉编码器优化，并致力于将研究成果转化为高质量学术论文，推动学术界与产业界的合作
最低要求
自然语言处理、机器学习、数据挖掘、人工智能、计算机等相关专业的硕士生/博士生
熟练掌握Tensorflow、Pytorch等深度学习框架，扎实的编程基础，具备独立的算法实现能力
工作职责
负责大模型Posttrain阶段强化学习算法关键问题的探索研究，持续追踪和应用领域最新技术进展
负责大模型落地训练范式和关键技术的探索研究，包括DeepReaserch，Agentic Reasoning，奖励模型建模等
负责多模态大模型预训练、跨模态对齐、推理等领域的关键问题的探索和研究，包括视觉编码器、视觉推理等、多模态语料构建方法等
基于研究成果撰写高质量学术论文，积极参与业界交流活动，建立和维护学术界与产业界的合作关系
优先资格
有成果发表在SIGGRAPH/CVPR/ICCV/ECCV/NeurIPS/AAAI /ICASSP/ACL等国际会议/期刊者优先
有LLM/MLLM/AIGC相关经验优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 接触业界最前沿的大模型与多模态技术，技术栈极具竞争力
- 依托阿里平台资源，拥有充足的算力与数据支持
- 鼓励学术产出，有助于提升个人在AI领域的学术影响力
- 对学历背景要求极高，通常仅限硕博，竞争门槛高
- 适合热爱科研、追求技术深度、有志于在AI前沿领域深耕的硕博研究生
缺点 / 挑战
- 研究工作具有高度不确定性，需面对科研失败的风险
- 需要平衡工程落地与理论研究的双重压力
角色解读
- 成为AI领域的顶尖研究员或科学家，主导前沿大模型架构创新
- 向高级算法专家发展，或在学术界获得更高教职机会
- 积累顶级会议发表记录，建立广泛的学术与人脉网络
- 深入探索大模型在Posttrain阶段的强化学习算法，解决关键理论问题
- 研究多模态大模型的预训练、对齐及推理机制，特别是视觉与语言的跨模态交互
- 撰写高水平学术论文，参与行业交流，连接学术研究与产业应用
- 扎实的数学与算法基础，精通Python及PyTorch/TensorFlow框架
- 具备独立进行深度学习模型实现与调试的能力
- 拥有优秀的英文文献阅读与学术论文写作能力
申请策略
- 关注千问团队的具体研究方向，准备针对其技术栈的深度技术问题回答
- 如有相关开源项目贡献或竞赛成绩，务必在简历中显著标注
- 突出相关的科研项目经历，特别是与大模型、强化学习或多模态相关的课题
- 重点展示已发表或投稿的国际顶会论文列表
- 强调在PyTorch/TensorFlow中的实际编码能力和算法复现能力
- 深入研读最新的LLM和Multimodal顶会论文，保持对技术趋势的敏感度
- 加强强化学习理论的学习，特别是RLHF、DPO等主流范式
- 提升英文学术写作能力，尝试撰写技术博客或论文摘要
面试指南
- 采用STAR法则（情境、任务、行动、结果）阐述科研经历，重点突出个人在其中的具体贡献和技术决策依据
- 对于理论问题，先阐述基本原理，再结合最新研究进展或个人思考进行扩展
- 请详细介绍你过往研究中与大模型训练或微调相关的经历
- 你是如何理解强化学习在大模型对齐中的应用的？
- 在多模态场景中，如何解决视觉特征与文本特征的语义对齐问题？
- 请描述一个你使用PyTorch实现的复杂深度学习模型及其难点
- 复习强化学习和多模态学习的核心理论知识
- 梳理自己过往项目的技术细节，准备好应对深挖式提问
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
作为知名大厂的核心研发实习岗，薪资通常高于市场平均水平，且福利体系完善，但对长期稳定性依赖较低（实习性质）。
薪资信号未披露（AI估算：6.0千–1.0万/月）
成长发展
95较高
极高地满足发展性动机，提供接触业界最先进AI技术的机会，并明确鼓励学术产出和国际交流，成长路径清晰且高端。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈LLM、MLLM、AIGC、DeepReaserch、Agentic Reasoning、PyTorch、Tensorflow
成长机会持续追踪和应用领域最新技术进展、撰写高质量学术论文、积极参与业界交流活动、建立和维护学术界与产业界的合作关系
业务类型profit_center
工作生活
40较低
高强度研究型岗位，虽未明确提及加班，但前沿技术研发通常伴随较大工作压力和时间投入，WLB一般。
工作模式未明确
办公地点市区核心地段
加班情况JD含高强度暗示词
使命价值
85较高
通过构建智能学习产品改善教育体验，同时推动AI技术进步，具有较高的社会价值和行业使命感。
行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
使命信号致力于通过大模型技术构建智能学习产品
创新程度开拓性创新（行业首创）
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