日常实习生-商家平台算法-大模型应用算法实习生

优缺点分析

角色解读

• 通过参与核心项目，你将积累大模型应用落地的实战经验，成为AI领域的高端人才
• 表现优秀者有机会获得转正offer，正式加入阿里巴巴，开启职业发展新篇章
• 在顶级会议发表论文，将极大提升你在学术和工业界的影响力，为未来深造或求职增加重要筹码
• 你将参与AI助手系统的质量优化，核心是利用LLM后训练技术，让AI助手更聪明、更可靠
• 你会深入研究和应用RAG、强化学习、Multi-Agent等前沿技术，解决AI对话中的实际问题，提升用户体验
• 除了工程实践，你还需要结合业务场景进行前沿技术探索，并有机会将成果整理成论文发表
• 扎实的计算机科学、人工智能或NLP理论基础，需要是在校硕博生
• 熟悉多智能体系统、深度推理、Deep Research、强化学习等算法，有相关项目经验者优先
• 具备优秀的分析问题和解决问题的能力，以及良好的自学能力，能够快速掌握新技术

申请策略

• 在申请时，可以附上一份针对该岗位的求职信，表达你对AI技术的热情和对阿里巴巴业务的了解
• 关注阿里巴巴的招聘公众号和官网，了解最新的招聘动态和面试流程
• 重点突出你的研究方向和项目经历，特别是与LLM、RAG、RL、Multi-Agent相关的项目，详细描述你的贡献和成果
• 在简历中明确列出你发表过的论文，尤其是NeurIPS、ICML、ICLR、ACL、EMNLP等顶会论文，这是极大的加分项
• 展示你的编程能力，如Python、PyTorch等，以及你熟悉的大模型训练和推理框架
• 强调你的自学能力和解决复杂问题的能力，可以举例说明
• 系统复习LLM、RAG、强化学习、多智能体等核心算法原理，并尝试用代码实现一些经典模型
• 阅读最新的相关顶会论文，了解领域前沿动态，并思考如何将其应用到实际业务中

面试指南

• 回答项目类问题时，可以遵循STAR法则（情境-任务-行动-结果），清晰展示你的思考过程和实际成果
• 回答技术理解类问题时，先阐述核心概念，再结合具体例子说明其应用和挑战，最后可以提出自己的见解或改进思路
• 回答开放性问题时，展现你的逻辑思维和知识广度，即使不确定也要给出合理的分析框架
• 请详细介绍一下你参与过的LLM或NLP相关项目，你在其中承担了什么角色？
• 谈谈你对RAG技术的理解，以及它在实际应用中可能遇到的问题和解决方案
• 你对LLM后训练（如SFT、RLHF）有什么理解？如何评估和提升模型的对齐效果？
• 请描述一个你遇到过的复杂技术问题，以及你是如何一步步解决的
• 你对多智能体系统有什么了解？你认为它在未来AI应用中会扮演什么角色？