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算法工程师-AI For Science
算法工程师-AI For Science
发布于 大约 3 小时前普通员工/个人贡献者
北京市 / 杭州市
高级经验
全职员工
仅现场办公
硕士
机器学习工程
Hpc
Jax
Pytorch
Tensorflow
分布式训练
大模型
序列建模
生成式Ai
科学计算
AI 估算 · 35k–60k
AI算法工程师属于高薪技术岗，阿里平台加持，硕博学历要求，薪资竞争力强，年终奖丰厚。
职位详情
关于这个职位
这是一份阿里巴巴的算法工程师岗位，专注于AI for Science方向，主导科学领域基础模型与生成式AI的研发
你将参与分子、蛋白质、基因等科学数据的表征学习与推理，结合大规模分布式训练，产出高影响力科研成果并推动产品化
适合具备深厚算法功底、对科学智能交叉领域有强烈兴趣的硕博人才
最低要求
● 计算机、人工智能、应用数学或相关专业硕士/博士学位
● 扎实的算法功底与工程实现能力，熟练掌握PyTorch/TensorFlow/JAX等主流深度学习框架
● 在大模型、生成式AI、表示学习、序列建模或科学计算等方向有深入研究或项目经验
● 具备优秀的科研创新能力与跨团队协作能力
工作职责
● 主导面向科学场景的基础模型与核心算法研发，包括但不限于：科学基础模型（如分子，蛋白质、基因，细胞等），生成式AI模型在科学任务中的设计与优化，多模态科学数据的表征学习与推理算法，基于智能体的自动化科研探索
● 探索端到端的智能建模范式，快速迭代并构建高性能、可落地的AI系统
● 结合大规模分布式训练与高性能计算，产出高影响力技术成果（论文、专利、开源项目或云上服务）
● 推动AI for Science方向的技术沉淀与产品化，强化阿里在该领域的技术领导力
优先资格
● 在NeurIPS、ICML、ICLR、CVPR、ACL、KDD等顶会，或Cell、Nature、Science（CNS）及知名子刊发表过论文
● 有大规模模型训练、科学智能（AI4S）项目经验，尤其在生物，医药等科学领域的交叉应用背景者优先
● 对将AI技术应用于科学发现有强烈兴趣（无需生命科学或材料学专业背景，但需具备快速学习能力）
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 阿里巴巴大平台提供充足的计算资源和数据支持，有助于开展前沿研究
- AI for Science是当前热门赛道，技术含量高，个人成长空间大
- 可与顶尖科研团队合作，成果影响力大，论文发表机会多
- 薪资福利在行业内具有竞争力
- 对算法功底的深度要求很高，需要持续学习最新研究
- 跨学科交叉需要快速理解生物学等领域的知识，可能有一定学习曲线
- 适合热爱科研、具有扎实算法功底、愿意在AI for Science领域深耕的硕博人才
缺点 / 挑战
- 科研压力大，需兼顾论文产出与工程落地，工作节奏可能较快
角色解读
- 从算法工程师逐步成长为技术专家或科学家，深耕AI for Science领域
- 可在科研创新与工程落地双线发展，产出成果并推动业务应用
- 有机会带领团队，成为阿里在AI4S方向的技术带头人
- 负责科学领域基础模型（分子、蛋白质、基因等）的算法研发与优化，设计生成式AI模型解决科学任务
- 探索端到端智能建模范式，构建高性能、可落地的AI系统，并跟踪最新研究进展
- 结合大规模分布式训练与高性能计算，产出高质量论文、专利或开源项目，推动技术产品化
- 扎实的机器学习/深度学习理论基础，熟悉PyTorch、TensorFlow或JAX等框架
- 在大模型、生成式AI、表示学习、序列建模或科学计算方向有深入研究或项目经验
- 具备优秀的科研创新能力和工程实现能力，能够独立解决复杂算法问题
- 良好的跨团队协作与沟通能力，愿意探索AI与生命科学等交叉领域
申请策略
- 关注阿里巴巴AI实验室的研究方向，准备与业务结合的项目案例
- 提前了解面试官背景，针对其研究领域做针对性准备
- 突出在顶会或知名期刊发表过的论文，体现科研创新能力
- 强调在深度学习框架（PyTorch/TF/JAX）上的实际项目经验，展示工程能力
- 详细描述参与过的AI4S或大规模模型训练项目，说明你的具体贡献和成果
- 体现跨学科协作能力，如与生物、化学等团队合作的经验
- 补充生物信息学或计算化学的基础知识，提升跨学科理解
- 熟悉大规模分布式训练工具，如DeepSpeed、Megatron或Horovod
面试指南
- 采用STAR法则：情境、任务、行动、结果，清晰展示项目细节
- 先强调理论基础，再结合工程实现，展现系统性思维
- 对于开放性问题，分点论述，并承认不足，展示学习能力
- 请介绍一下你在生成式AI或大模型方面的项目经验，遇到了哪些挑战？
- 如何设计一个面向分子或蛋白质的表征学习模型？
- 你如何将深度学习与科学计算结合？举例说明
- 大规模分布式训练中如何处理通信开销和负载均衡？
- 谈谈你对AI for Science未来发展的看法
职位点评
66
综合评分
阿里AI for Science算法岗，技术前沿、发展空间大，但工作强度可能较高，薪资面议。
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
最适合追求技术前沿、渴望科研成就、愿意投入高强度工作的技术人才。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利60
成长发展90
工作生活40
使命价值70
薪资福利
60中等
阿里巴巴作为互联网巨头，薪资水平在行业内处于领先位置，但JD未披露具体薪资和福利细节，需面试进一步确认。
薪资信号未披露（AI估算：35K-60K/月）
成长发展
90较高
该职位技术前沿，涉及大模型、生成式AI、AI for Science等热门方向，提供丰富科研资源和成长空间，能快速提升个人技术与学术影响力。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈PyTorch、TensorFlow、JAX、大模型、生成式AI、表征学习、序列建模、科学计算、分布式训练
业务类型ambiguous
工作生活
40较低
JD未提及远程或弹性工作，默认现场办公，阿里可能有一定加班文化，但缺乏明确信息，因此评分保守。
工作模式仅现场办公
办公地点未明确
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
70中等
AI for Science致力于推动科学发现，具有一定的社会价值，但JD未明确强调使命感，创新性突出。
行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
创新程度开拓性创新（行业首创）
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