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算法实习生-RAG检索算法
算法实习生-RAG检索算法
发布于 4 小时前实习/见习
实习生仅现场办公AI算法
AI算法
Nlp
Pytorch
Rag
大模型
机器学习
检索增强生成
语义召回
值不值得投
70综合评分
综合评分 70
顶尖大厂核心AI团队，前沿技术实战，高成长高挑战，适合有志于深耕NLP与大模型应用的实习生
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
5.0千
比AI算法中位数低
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 4440 个在招 · 其中AI算法 2 个
市场机会
选择不多
北京 · AI算法 · 10 个在招
职位详情
关于这个职位
加入阿里千问核心算法团队，负责构建下一代RAG检索增强生成系统
主要工作包括利用大模型重构搜索环节（如Query理解、语义召回），以及基于Agent思想自动化数据生产与评估流程，旨在提升AI问答的响应速度与专业性
最低要求
在自然语言处理、信息检索或通用人工智能等方向具有良好学术基础与实践能力，熟悉深度学习主流框架（如PyTorch、TensorFlow）
对大模型训练、Agent等有一定了解，有大模型相关研究或落地经验者优先
计算机科学、人工智能、电子工程、数学、统计学等相关专业硕士及以上学历优先
实习期3个月以上，一周到岗4天及以上，实习半年以上的优先
工作职责
更具智能化和主动性的搜索引擎的构建，从被动响应query转向理解用户深层需求，更聪明的返回所需的材料
用大模型重构搜索各个中间环节，如query理解、语义召回、listwise排序等，更好支撑chat agent等应用
基于agent的思想，构建全部自动化的数据生产、效果评估流程体系
追踪相关前沿技术，协助完成相关方向的调研、落地应用，推动相关领域性能的不断提升
优先资格
加分项：
竞赛奖项：在ACM/ICPC、NOI/IOI、Kaggle等编程/AI比赛获奖者优先
学术成果：ICML、ICLR、NeurIPS、ACL、CVPR等顶级学术会议发表过有影响力研究成果的优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 接触业界顶尖的大模型产品（千问、夸克），技术栈前沿（RAG、Agent），拥有强大的导师资源和行业影响力
- 计算机/AI相关专业硕士，对NLP和大模型应用有浓厚兴趣，具备较强科研或竞赛背景的求职者
缺点 / 挑战
- 对学术背景和工程能力要求较高，需快速适应高强度的研发节奏，竞争压力较大
角色解读
- 深入掌握LLM应用开发前沿技术，积累大规模AI产品落地经验，未来可向高级算法专家或AI架构师方向发展
- 参与构建和优化RAG（检索增强生成）系统，为大模型提供精准的知识检索支持
- 扎实的NLP和信息检索理论基础，熟练掌握PyTorch/TensorFlow等深度学习框架，了解大模型训练及Agent架构
申请策略
- 准备一份详细的项目介绍，重点阐述如何解决复杂检索问题或优化模型效果，展现技术深度
- 突出NLP/IR相关的科研项目或论文，强调在大模型微调、检索排序或Agent开发中的具体贡献
- 复习Transformer架构细节，熟悉LangChain等主流LLM开发框架，刷LeetCode保证编码能力
面试指南
- 使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）描述项目经历，重点突出技术选型理由、遇到的挑战及解决方案、量化成果
- 对于开放性问题，先阐述基本原理，再结合业务场景给出创新思路
- 请详细介绍你参与过的一个NLP或检索相关项目，你在其中承担的角色和技术难点是什么？
- 你是如何理解RAG技术的？相比传统检索或纯生成式模型，它的优势和局限性在哪里？
- 如果让你设计一个Query理解模块，你会考虑哪些因素来提升召回准确率？
- 你对Agent技术在搜索场景中的应用有什么看法？如何实现自动化数据闭环？
- 复习Attention机制、向量数据库原理、Embedding技术等基础知识
- 阅读近期关于RAG优化的顶会论文
职位点评
薪资福利70
成长发展95
工作生活40
使命价值85
薪资福利
70中等
作为知名大厂实习岗，薪资虽非最高但符合市场标准，且平台背书价值高，福利体系完善。
薪资信号未披露（AI估算：4.0–6.0千/月）
成长发展
95较高
直接参与核心AI产品研发，接触最前沿的RAG和Agent技术，成长空间极大，是极佳的职业起点。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈RAG、大模型、Agent、NLP、PyTorch、TensorFlow
业务类型profit_center
工作生活
40较低
互联网大厂核心部门通常工作强度较大，虽然可能有弹性工作制，但整体WLB一般，需做好加班准备。
工作模式未明确
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
85较高
致力于提升AI交互体验，让大模型更智能、更实用，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
使命信号确保AI在回答用户问题时，能做到毫秒级响应、内容全面、信息时效性强且高度专业
创新程度开拓性创新（行业首创）
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