研究型实习生-阿里妈妈-增长算法实习生（AI方向）

优缺点分析

角色解读

• 实习期间可深入接触工业级大规模机器学习系统，积累宝贵的实战经验，为后续求职或深造打下坚实基础
• 表现优秀者有机会获得转正offer，正式加入阿里妈妈团队，成为核心算法工程师
• 在双导师制培养下，可快速提升技术深度和业务理解能力，未来可向技术专家或技术管理方向发展
• 设计并实现基于大语言模型的个性化增长策略，覆盖智能触达、流失预警等核心业务场景
• 构建多模态商业理解引擎，融合时序预测、因果推断和生成式优化等前沿技术
• 主导端到端AI Agent架构设计，攻克动态Prompt生成、多轮对话决策等关键技术难题
• 操盘亿级用户行为数据，通过大规模A/B实验验证模型效果，优化核心业务指标
• 扎实的编程能力，熟练掌握Python，并熟悉PyTorch或TensorFlow等深度学习框架
• 深入理解推荐系统、因果推断或时序预测至少一个领域，具备相关项目或竞赛经验
• 熟悉大模型技术栈，包括Transformer架构、Prompt Engineering、微调、RAG和Agent框架
• 具备良好的数据分析和实验设计能力，能够独立进行A/B测试和结果分析

申请策略

• 在申请材料中明确表达你对AI Agent和智能增长方向的热情和理解
• 可以提前了解阿里妈妈的产品和技术，在面试中展现你的业务洞察力
• 突出与推荐系统、因果推断或时序预测相关的项目经历，详细描述你的技术方案和成果
• 强调大模型相关经验，如使用过LangChain、LlamaIndex等框架，或参与过开源LLM项目
• 展示你的编程能力和工程实践，如GitHub上的代码仓库或Kaggle竞赛成绩
• 如有顶会论文或顶级竞赛获奖经历，务必在显眼位置列出
• 系统学习大模型相关技术，包括Transformer架构、Prompt Engineering、RAG和Agent框架
• 深入理解推荐系统、因果推断或时序预测的经典算法和最新研究进展

面试指南

• 回答项目类问题时，采用STAR法则（情境、任务、行动、结果），清晰阐述你的贡献和思考
• 回答技术设计类问题时，先明确问题定义和目标，再提出技术方案，并讨论其优缺点和可行性
• 回答开放性问题时，展现你的逻辑思维和知识广度，结合具体场景进行分析，并给出合理的假设和解决方案
• 请介绍一个你使用大模型解决实际问题的项目，并说明技术选型和效果评估
• 如何设计一个针对用户流失预警的模型？请从特征、模型、评估等方面阐述
• 谈谈你对Uplift建模的理解，以及它在广告投放中的应用场景
• 在构建AI Agent时，如何解决多轮对话中的上下文管理和决策一致性问题？
• 请描述一次你通过A/B测试优化算法效果的案例，并说明如何分析实验结果