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研究型实习生-阿里妈妈-Agentic AI算法工程师
研究型实习生-阿里妈妈-Agentic AI算法工程师
发布于 大约 7 小时前实习/见习
北京市
无经验要求
实习生
仅现场办公
硕士
机器学习工程
Ai Agent
Memory机制
Pytorch
Tensorflow
数据溯源
机器学习
自然语言处理
AI 估算 · 6k–10k
北京AI算法研究型实习，竞争激烈，参考大厂实习薪资水平。
职位详情
关于这个职位
这是一个阿里妈妈的研究型实习生岗位，你将参与Agentic AI方向的前沿算法研究，重点设计数据Agent的记忆框架和检索验证体系
工作包括实现算法、撰写学术论文，适合有扎实编程基础并对AI Agent感兴趣的同学
最低要求
计算机/人工智能相关专业硕士及以上在校生
熟练掌握Python、PyTorch/TensorFlow， 扎实的编程基础，具备独立的算法实现能力
工作职责
设计Data Agent统一记忆表示框架与生命周期管理机制，支持结构化/非结构化数据记忆混合存储，制定动态管理策略，确保关键分析结果长期稳定可用
构建自然语言检索与数据验证体系，设计数据溯源与自动校验流程，有效防止幻觉并保障分析结论的可靠性
结合以上方向的探索和研究，撰写发表论文，和业界、学术界保持良好的交流
优先资格
具备AI Agent实践经验，参与过Memory机制相关研究和开发者优先
良好的逻辑分析能力和数理基础，对算法原理及应用有较深入的理解，在人工智能相关的各类国际顶级会议/期刊中发表过论文者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 接触Agentic AI最前沿的研究课题，技术成长迅速，有利于学术和职业发展
- 依托阿里巴巴丰富的业务场景和海量数据，研究落地价值高
- 团队氛围注重创新，鼓励发表顶会论文，与学术界交流紧密
- 大厂实习经历为简历增色，潜在转正机会
- Memory机制和防幻觉研究尚处探索期，不确定性高，需要较强的自我驱动力
- 实习时间有限，需在短期内产出高质量成果，节奏紧凑
- 适合对AI Agent方向有浓厚兴趣、具备扎实算法基础和学术追求的在读硕士/博士，尤其是有过相关研究经历或论文发表的同学
缺点 / 挑战
- 研究型实习对算法基础和工程能力要求高，压力较大
角色解读
- 在阿里大平台积累前沿研究经验，为攻读博士或进入顶尖AI团队打下基础
- 表现优秀者可转正为正式算法工程师，深入Agentic AI方向成为领域专家
- 通过论文发表和产业实践，建立学术界与工业界双重影响力
- 设计并实现数据Agent的记忆表示框架，管理结构化与非结构化数据的存储与动态策略
- 构建自然语言检索与数据验证体系，通过数据溯源和自动校验防止模型幻觉
- 探索Agentic AI前沿方向，撰写并发表高水平学术论文
- 扎实的Python编程能力，熟练使用PyTorch或TensorFlow进行算法实现
- 具备AI Agent实践经验，特别是Memory机制的设计与优化
- 良好的逻辑分析能力和数理基础，能够深入理解算法原理
- 有学术写作经验或在顶级会议/期刊发表过论文者更具优势
申请策略
- 在简历和求职信中表达对研究方向的热情，附上GitHub或技术博客链接
- 关注阿里妈妈的技术公众号和学术合作动态，了解团队风格，可在面试中展现匹配度
- 突出AI Agent或Memory机制相关的项目经历，详细说明你的角色和技术方案
- 强调Python和深度学习框架的熟练程度，展示独立实现算法的能力
- 如有论文发表，写明会议/期刊级别及具体贡献
- 展示对数据溯源、防幻觉等问题的理解和思考
- 阅读Agentic AI和Memory方向的最新论文（如MemGPT、Reflexion等），整理笔记
- 动手实践一个小型Agent项目，尝试实现基础的记忆存储和检索模块
面试指南
- 对于项目类问题，采用STAR法则：情境-任务-行动-结果，重点突出你在算法设计和工程实现中的独特思考
- 对于开放设计题，先拆解问题边界，提出初步方案，再分析可能的改进点，展现结构化思维
- 对于论文介绍，用简历式概括：研究背景-核心问题-方法创新-实验验证，并补充与岗位的关联
- 请介绍你过去做过的AI Agent项目，特别是记忆模块的设计思路
- 如何设计数据溯源机制来减少大模型的幻觉问题？
- PyTorch和TensorFlow你更熟悉哪个？请对比它们的数据流图和自定义算子的实现方式
- 你如何看待Agent的长期记忆与短期记忆的区别？如何设计生命周期管理？
- 请分享你发表过的一篇论文，说明其核心创新点和你的贡献
职位点评
71
综合评分
阿里大厂AI前沿研究实习，技术成长极高，薪资未披露，WLB不明。
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。
更适合这类人
非常适合追求技术前沿和学术成长、对Agentic AI充满热情、并能承受较大学习压力的在校研究生。
表现最好
成长发展
相对薄弱
薪资福利
薪资福利50
成长发展92
工作生活50
使命价值80
薪资福利
50较低
实习薪资未明确披露，参考行业水平中等偏上，但作为实习岗位，整体薪酬竞争力一般。
薪资信号未披露（AI估算：6K-10K/月）
成长发展
92较高
该职位聚焦Agentic AI前沿领域，提供发表论文和与学术界交流的机会，技术成长空间极大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈AI Agent、Memory机制、自然语言处理、PyTorch、TensorFlow
业务类型ambiguous
工作生活
50较低
没有明确远程或弹性工作安排，默认现场办公，工作强度和学习压力可能较大。
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
80较高
Agentic AI是当前人工智能领域的核心探索方向，研究价值高，能参与推动行业进步。
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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