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算法实习生-大模型应用-搜索方向
算法实习生-大模型应用-搜索方向
发布于 1 小时前实习/见习
实习生仅现场办公AI算法
AI算法
Prompt工程
Pytorch
大语言模型 (Llm)
强化学习 (Rl)
搜索引擎
模型微调
深度学习
自然语言处理 (Nlp)
值不值得投
69综合评分
综合评分 69
顶尖大厂核心AI算法实习，技术前沿且成长空间巨大，但工作强度可能较高，适合学术与技术双修的优秀学子。
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
与AI算法中位数基本持平
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 4680 个在招 · 其中AI算法 44 个
市场机会
选择面较广
北京 · AI算法 · 91 个在招
职位详情
关于这个职位
负责大规模预训练模型在搜索引擎中的定向优化与落地，探索大模型在搜索场景的应用
基于海量数据开展Prompt工程、LLM微调及强化学习研究，涉及文本生成、模型蒸馏等前沿技术方向
最低要求
计算机、数学或统计学相关专业硕士及以上学历，在自然语言处理、大规模预训练模型领域有经验
在自然语言理解、深度学习等领域有较深入的研究，熟练使用pytorch/tensorflow等至少一种主流深度学习框架，能够独立实现前沿模型
具备良好的逻辑思维能力、沟通协作能力、自我学习能力，保持对事物的好奇心
要求至少每周能够实习3天以上，连续实习6个月
工作职责
负责大规模预训练模型在全网百亿级网页搜索引擎的定向优化及落地工作，主要在上层排序方向以及大模型在搜索中落地进行探索应用
基于海量用户行为数据以及人工标注数据，结合自然语言处理、性能优化、数据挖掘、机器学习等前沿技术，支持prompt工程、LLM微调、LLM强化学习等工作
研究方向包括但是不限于大规模预训练技术、文本生成、模型蒸馏/窃取、强化学习等
优先资格
有相关顶会发表经验者（ACL/EMNLP/CVPR/ICCV/NeurIPS等）优先，博士学历优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 接触业界顶尖的大模型技术与海量数据，技术栈极具前瞻性
- 阿里平台背书，简历含金量高，利于未来职业发展
- 团队实力雄厚，有机会在顶级会议发表论文
- 入职门槛极高，需硕士及以上学历且有顶会或深厚研究背景
- 竞争激烈，对代码实现能力和科研产出要求严格
- 适合计算机科学、数学等相关专业的高学历在校生，特别是希望在NLP和大模型领域深耕的研究型人才
缺点 / 挑战
- 业务压力大，需快速将研究成果转化为实际搜索效果提升
角色解读
- 向大模型算法专家方向发展，深耕NLP与搜索交叉领域
- 晋升为高级算法工程师，主导核心搜索策略的技术架构
- 转向AI产品经理或技术管理岗位，统筹AI应用落地
- 负责将大模型技术应用于搜索引擎的排序和交互环节，解决百亿级网页数据的优化问题
- 利用用户行为和标注数据，进行Prompt工程、LLM微调及强化学习实验
- 探索文本生成、模型蒸馏等前沿技术在搜索场景的落地可能性
- 扎实的NLP和深度学习基础，精通PyTorch/TensorFlow框架
- 具备大规模预训练模型的研究或实践经验
- 优秀的逻辑思维能力和快速学习能力，能独立复现前沿论文模型
申请策略
- 准备详细的项目介绍，重点阐述技术难点和你的解决方案
- 关注阿里达摩院或通义实验室的最新研究成果，展现对技术的敏锐度
- 突出NLP、LLM相关的科研项目或实习经历
- 列出已发表或投稿的顶会论文（ACL/EMNLP等）
- 强调熟练掌握PyTorch/TensorFlow及独立复现SOTA模型的能力
- 深入理解Transformer架构及各类LLM微调方法（LoRA, P-Tuning等）
- 熟悉搜索引擎基本原理及排序算法（Learning to Rank）
面试指南
- 使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）清晰描述项目背景和个人贡献
- 结合理论原理与实际代码实现，展示对底层机制的理解
- 对比不同技术方案优劣，体现批判性思维和选型依据
- 请详细介绍你参与过的一个NLP或LLM相关项目，你在其中的具体贡献是什么？
- 如何在大模型微调过程中防止过拟合？有哪些常用的正则化手段？
- 针对搜索场景，你认为RAG（检索增强生成）相比纯生成式模型有什么优势和挑战？
- 请手写或口述Attention机制的计算过程及其优化方案
- 复习深度学习基础理论，特别是Transformer、CNN、RNN等核心结构
职位点评
薪资福利70
成长发展95
工作生活40
使命价值80
薪资福利
70中等
虽然JD未明确披露薪资，但作为头部大厂的核心算法实习岗，其日薪津贴通常高于市场平均水平，且提供完善的福利体系，具有较高的补偿吸引力。
薪资信号未披露（AI估算：0.4–0.6千/月）
成长发展
95较高
该职位处于AI技术最前沿，涉及LLM微调、强化学习等高价值技能，且公司有明确的学术导向（鼓励顶会发表），对个人技术成长和专业声誉积累极具帮助。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈LLM、NLP、PyTorch、TensorFlow、强化学习、Prompt工程、模型蒸馏
成长机会顶会发表经验优先、前沿技术探索
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节奏较快，虽未明确提及加班文化，但高强度的技术研发和落地压力暗示了较高的工作投入要求，WLB相对一般。
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
80较高
致力于通过AI技术优化全球数十亿用户的搜索体验，提升信息获取效率，具有显著的技术社会价值和行业影响力。
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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