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日常实习生-算法工程师-大语言模型
日常实习生-算法工程师-大语言模型
发布于 大约 4 小时前实习/见习
实习生仅现场办公NLP工程
NLP工程
Gpt
Pytorch
Tensorflow
大语言模型
机器学习
深度学习
自然语言处理
值不值得投
74综合评分
综合评分 74
前沿大模型研究实习，技术成长空间大，但薪资为实习水平，工作强度未明确。
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
8K
比NLP工程中位数低
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 2190 个在招 · 其中NLP工程 28 个
市场机会
选择面较广
北京 · NLP工程 · 52 个在招
职位详情
关于这个职位
这是一份阿里巴巴的日常实习生岗位，专注于大语言模型（LLMs）和自然语言处理（NLP）的前沿技术研发
你将参与推动语言模型、知识表示、机器翻译、长思维链推理、对话系统、文本生成等关键技术的创新与落地，并有机会发表高价值论文和专利
适合对NLP和大模型有浓厚兴趣、具备扎实深度学习基础的同学，是积累科研和工程经验的绝佳机会
最低要求
熟练掌握深度学习、机器学习、自然语言处理的基础知识，熟悉常用模型的原理、特点及应用，能够结合需要解决的问题选择适当的模型，并设计合理的技术方案
良好的科研能力，有成果发表在ICLR、ACL、NeurIPS、EMNLP、TACL等国际顶级会议、期刊者优先
有大规模语言模型（LLMs）方面经验者优先
熟悉TensorFlow、PyTorch等深度学习框架，熟悉Transformer、BERT、GPT、RNN、LSTM等典型深度学习模型的原理和实现
熟悉Python、C++、Java等至少一门编程语言，熟悉Linux环境
具备优秀的数据和逻辑分析能力、团队意识和沟通能力、自我驱动和抗压能力，具有强烈的求知欲和技术热情
优先考虑可以尽快入职的同学
工作职责
负责自然语言处理尤其是大模型领域的前沿技术创新研发
推动语言模型、知识表示、机器翻译、长思维链推理、对话系统、文本生成等关键技术和核心问题的解决，形成高引用论文和高价值专利，积极探索相关技术落地应用
负责追踪最新技术和热点，优化、改进现有技术和系统，提升系统的性能和效率，在内外部业务场景验证，形成业内领先的技术服务能力和体系
负责业务技术需求的支持，针对业务场景的真实需求，设计合理的技术方案和路线，通过技术创新和业务验证，实现业务价值和效率的提升
优先资格
在高影响力的开源项目中，做出过核心贡献
在数学建模相关国际和国家级比赛中获奖
在ACM ICPC等相关国际编程大赛中获奖
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 平台优势：阿里巴巴作为全球领先的科技公司，提供丰富的资源和业务场景，有助于快速成长
- 技术前沿：岗位聚焦大语言模型等前沿技术，能接触到最新的研究和工程实践
- 学术支持：鼓励发表高价值论文和专利，对学术和职业发展都有很大帮助
- 竞争激烈：大模型领域人才济济，需要具备扎实基础和较强的科研能力
- 技术难度：大模型研发涉及复杂的技术栈和算法，需要持续学习和探索
- 适合对自然语言处理和大模型有浓厚兴趣，具备扎实深度学习基础，渴望在技术前沿快速成长的同学
缺点 / 挑战
- 工作强度：作为实习生，可能需要适应快节奏的工作环境，并承担一定的研究压力
角色解读
- 在实习期间积累前沿技术研究和工程落地经验，为未来成为算法工程师或研究员打下坚实基础
- 有机会参与高影响力项目，发表顶会论文，提升学术和行业影响力
- 表现优秀者可获得转正机会，在阿里巴巴内部继续深入大模型领域，成为技术专家或团队骨干
- 负责大语言模型和自然语言处理领域的前沿技术研究，包括模型架构、训练方法、推理优化等
- 参与核心算法研发，如长思维链推理、对话系统、文本生成等，并推动技术落地到实际业务场景
- 追踪最新技术动态，改进现有系统，提升性能和效率，并形成技术专利或论文
- 扎实的深度学习、机器学习和自然语言处理基础，熟悉Transformer、BERT、GPT等主流模型
- 熟练使用TensorFlow、PyTorch等深度学习框架，并掌握Python、C++、Java等至少一门编程语言
- 具备良好的科研能力，有顶会论文发表或大规模语言模型经验者优先
申请策略
- 关注阿里巴巴的技术博客和开源项目，了解其技术方向
- 在面试中展示对前沿技术的热情和独立思考能力
- 突出深度学习、NLP相关的项目经历，尤其是大模型相关的实践
- 强调顶会论文、开源项目贡献、编程竞赛获奖等亮点
- 展示扎实的编程能力和框架使用经验，如PyTorch、TensorFlow等
- 提前熟悉大语言模型（如LLaMA、GPT系列）的原理和训练方法
- 补充强化学习、模型压缩等前沿技术知识
- 提升代码能力，尤其是Python和C++，并熟悉Linux环境
面试指南
- 对于项目介绍，采用STAR法则（情境、任务、行动、结果）清晰描述
- 对于技术原理，先解释基本概念，再深入分析其优缺点和适用场景
- 对于方案设计，先明确目标，再拆解步骤，最后讨论可能遇到的问题和解决方案
- 请介绍一个你参与过的NLP或深度学习项目，并说明你的贡献
- Transformer模型的结构和原理是什么？如何优化其训练效率？
- 你如何理解大语言模型的涌现能力？
- 在模型训练中，如何处理过拟合和欠拟合？
- 你如何设计一个文本生成任务的技术方案？
职位点评
薪资福利60
成长发展95
工作生活50
使命价值80
薪资福利
60中等
作为实习岗位，薪资为实习津贴，但阿里巴巴的平台和福利体系较好。
薪资信号面议 (6K-10K/月)
成长发展
95较高
该岗位专注于大模型前沿技术，提供丰富的科研和工程实践机会，成长空间巨大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈大语言模型、Transformer、BERT、GPT、PyTorch、TensorFlow
成长机会前沿技术创新、高引用论文、高价值专利
业务类型profit_center
工作生活
50较低
实习岗位通常需要现场办公，工作地点在北京，但具体办公模式未明确。
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
大模型技术是当前科技发展的前沿领域，对推动人工智能进步有重要意义。
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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