算法工程师-智能广告大模型应用方向（T-Star Lab日常实习）

优缺点分析

角色解读

• 实习期间表现优异，有机会直接获得校招T-Star正式Offer，进入阿里核心算法团队
• 在广告出价这一垂直领域深耕，成为行业顶尖的算法专家
• 积累大规模工业级系统的实践经验，未来可向技术专家或技术管理方向发展
• 设计并实现基于大模型（LLM、多模态）的自动出价算法，优化广告投放效果
• 研究强化学习Post-train技术，提升大模型在出价任务上的性能
• 参与淘宝/天猫超大规模广告系统的模型升级，处理海量实时请求
• 在双11、618等顶级电商场景中验证和优化算法，驱动业务增长
• 扎实的机器学习理论基础，熟悉深度学习、强化学习、生成式模型等
• 精通Python及主流深度学习框架（如PyTorch、TensorFlow）
• 具备大模型（LLM、多模态）的预训练、微调或Post-train经验
• 优秀的科研能力，能独立完成从问题定义、方案设计到实验验证的完整流程

申请策略

• 在申请材料中明确表达你对广告算法和大模型结合方向的热情和独到见解
• 可以尝试联系团队内的师兄师姐或通过内推渠道投递，增加简历被看到的机会
• 重点突出以一作身份发表的顶会/顶刊论文，详细说明研究动机、技术方案和成果
• 强调在大模型、强化学习、生成式模型等领域的项目经验，特别是与广告、推荐相关的项目
• 展示编程能力和工程实现能力，如参与过的开源项目、竞赛获奖等
• 如有竞赛获奖（如KDD Cup、奥数金牌等），务必在显眼位置列出
• 深入复习大模型（LLM）的原理、训练和推理优化技术，特别是RLHF/Post-train相关方法
• 熟悉广告出价、竞价等业务背景知识，了解业界常用的算法模型

面试指南

• 回答技术问题时，可以采用STAR法则（情境-任务-行动-结果），清晰阐述背景、挑战、你的解决方案和量化成果
• 对于开放性的设计问题，先明确问题定义和约束条件，再提出技术选型和方案，最后讨论潜在的trade-off和评估方法
• 在展示研究经历时，除了结果，更要突出你的思考过程、对问题的独特理解和解决难题的能力
• 请详细介绍你的一篇顶会论文，包括研究动机、技术难点和最终成果
• 如何将大模型应用于广告出价问题？请给出你的技术方案设计思路
• 谈谈你对强化学习Post-train的理解，以及它在自动出价中的潜在应用
• 面对淘宝/天猫这种超大规模流量场景，你会如何设计一个可扩展的模型训练和推理系统？
• 如果让你用大模型优化一个广告投放效果指标（如GMV），你会如何定义问题并评估效果？