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大模型算法工程师
大模型算法工程师
发布于 大约 15 小时前普通员工/个人贡献者
杭州市
中级经验
全职员工
仅现场办公
本科
机器学习工程
Jax
Pytorch
Rlhf
Sft
Tensorflow
多模态
大模型
强化学习
持续预训练
AI 估算 · 30k–60k
大模型岗位技术难度高、市场紧缺，阿里薪资竞争力强，参考P7级别月薪区间。
职位详情
关于这个职位
该职位负责构建领先的文本/视觉大模型，研究持续预训练与强化学习技术，提升垂直领域推理能力
适合有大模型训练、SFT/RLHF经验的算法工程师，团队技术氛围浓厚，有机会产出行业影响力成果
最低要求
本科及以上学历，计算机、人工智能、软件工程等相关专业优先
具备扎实的机器学习与深度学习理论基础，精通PyTorch/JAX/TensorFlow等至少一种主流框架
熟悉SFT、RLHF等后训练技术
具备优秀的实验设计与问题定位能力，能够独立分析并解决大模型在不同场景下的性能与表现问题
善于沟通与团队协作，乐于在快速迭代的环境中分享见解、推动项目落地
工作职责
负责构建在关键应用场景中具备领先优势的文本/视觉理解（VL）大模型，并深入研究持续预训练（CPT）与退火训练技术，打造强大的垂直领域基座模型
探索并设计面向垂直领域的奖励机制与奖励模型，通过先进的强化学习技术，深度激发并提升基座模型在专业领域的知识整合与推理能力
追踪并探索最前沿的文本/多模态模型架构及高效训练/推理方案，在先进模型结构、对齐算法、强化学习、推理效率优化、奖励模型设计、视觉推理及模型可解释性等方向上进行深入研究，产出具有行业影响力的技术成果
优先资格
拥有顶会（ICML/NeurIPS/ICLR/ACL/CVPR等）论文发表经历者优先
拥有ACM-ICPC、Kaggle等竞赛获奖经历或开源大模型项目贡献经历者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 阿里巴巴平台资源丰富，数据与算力支撑充足，能接触大规模真实场景
- 大模型是当前AI核心方向，技术前沿性强，个人成长快
- 团队技术氛围浓厚，有机会与顶级研究员合作，产出高影响力成果
- 大模型训练成本高，实验周期长，问题定位复杂
- 竞争激烈，需要较强的独立研究和创新能力
- 适合对AI前沿技术有强烈热情、具备扎实算法基础、善于独立解决问题并乐于团队协作的研究型工程师
缺点 / 挑战
- 技术迭代极快，需要持续学习前沿论文和架构，学习压力大
角色解读
- 技术纵深发展：从模型训练到推理部署，成为大模型全栈专家
- 研究导向：发表顶会论文，参与开源项目，提升技术影响力
- 转向管理：积累经验后带领团队，主导模型研发方向
- 构建并优化文本/视觉大模型，针对垂直场景进行持续预训练和退火训练
- 设计奖励模型，运用强化学习（如RLHF）提升基座模型的专业推理能力
- 跟踪前沿架构与高效训练方案，研究对齐算法、推理加速等核心技术
- 扎实的机器学习和深度学习理论，精通PyTorch/JAX等框架
- 熟悉SFT、RLHF等大模型后训练技术，有相关项目或论文经验
- 优秀的实验设计与问题定位能力，能独立分析模型性能问题
申请策略
- 关注阿里达摩院和通义千问团队的技术博客，了解业务方向
- 面试前准备2-3个深入的技术细节点，展示独立研究能力
- 突出大模型相关项目经验，如预训练、SFT、RLHF等实际案例
- 列出顶会论文、竞赛获奖或开源贡献，体现技术深度
- 强调精通框架（PyTorch/JAX）和分布式训练经验
- 系统学习强化学习（特别是RLHF）和最新大模型架构（如MoE、Mamba）
- 动手实践开源项目，如LLaMA、ChatGLM的微调部署
面试指南
- STAR法则：情境-任务-行动-结果，突出个人贡献和量化成果
- 从原理到实践：先阐述理论基础，再结合具体代码或实验细节
- 对比分析：比较不同方法的优缺点，展示技术视野
- 请详细描述你参与过的预训练或RLHF项目，包括技术选型和遇到的问题
- 如何评估大模型在垂直领域的表现？你会设计哪些指标？
- 解释RLHF中的奖励建模原理，如何处理奖励滥用问题？
- 在分布式训练中，如何优化通信效率？你了解哪些并行策略？
- 你对多模态模型（如CLIP、BLIP）的理解？如何改进视觉推理能力？
职位点评
79
综合评分
阿里大模型算法岗，前沿技术栈，高发展潜力，但WLB一般。
从薪资福利、成长空间、工作节奏和岗位方向综合评估，方便横向比较。
更适合这类人
适合追求技术成长、对前沿AI充满热情、能接受高强度工作的求职者。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利80
成长发展95
工作生活60
使命价值70
薪资福利
80较高
薪资在行业中有竞争力，阿里巴巴提供完善的福利体系，但具体薪资未在JD中明确，整体补偿性较好。
薪资信号未披露（AI估算：30K-60K/月）
成长发展
95较高
职位聚焦大模型前沿技术，有机会接触顶级研究资源，成长空间极大，是技术进阶的绝佳平台。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈大模型、多模态、持续预训练、强化学习、RLHF、Transformer、PyTorch、JAX
成长机会顶会论文、开源大模型项目
业务类型profit_center
工作生活
60中等
工作地点杭州，需要现场办公，互联网大厂高强度文化可能存在加班，WLB相对一般。
工作模式仅现场办公
办公地点市区核心地段
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
70中等
大模型技术推动产业智能化，社会影响积极，但JD未突出使命感，整体意义感中等偏上。
行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
创新程度积极采用新技术
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