研究型实习生-垂域大模型算法

优缺点分析

角色解读

• 积累大模型底层研发与大规模业务落地经验，未来可发展为算法专家或研究员
• 有机会在顶会发表成果，提升在AI学术界与工业界的影响力
• 参与风险域基座大模型的核心技术研究，涵盖预训练、多模态、Agentic等前沿方向
• 产出高水平学术论文与开源项目，并参与底层基模技术报告撰写
• 参与日均百亿级流量业务的底层基模建设，体验大规模训练与数据联动
• 具备扎实的计算机基础与编码能力，熟练掌握PyTorch等深度学习框架
• 拥有完整的科研训练经历，熟悉大模型相关技术，有顶会论文或高含金量比赛获奖经历
• 具备独立探索技术点的能力，能够针对具体业务场景进行算法优化与落地

申请策略

• 提前了解阿里风险域业务背景及通义大模型的相关技术报告，展现对业务场景的理解与技术热情
• 重点突出大模型相关的项目经验、顶会论文发表情况以及Kaggle等高含金量比赛成绩
• 详细列出掌握的深度学习框架（如PyTorch）及在预训练、多模态等具体技术点上的实践
• 展示在大规模数据处理或分布式训练方面的工程经验（如有）
• 深入研读大模型前沿论文（如Agentic、Self Play等），尝试复现经典模型或参与知名开源项目
• 提升大规模分布式训练和数据处理相关的工程能力，熟悉主流训练框架的底层优化

面试指南

• 采用STAR法则描述科研或项目经历，突出个人贡献与最终成果（如论文接收、指标提升）
• 对于技术理解题，结合最新前沿论文与阿里实际业务场景进行深度剖析，展现技术深度与业务Sense
• 请详细介绍你发表的一篇顶会论文的核心创新点及实验结果
• 在大模型预训练或后训练过程中，你遇到过哪些技术瓶颈？是如何解决的？
• 针对风险域场景，你认为大模型可以解决哪些核心痛点？
• 请谈谈你对Agentic或Self Play技术的理解及未来发展趋势的看法
• 复习大模型核心算法原理（如Transformer架构、RLHF、数据合成等），并准备好自己过往项目的底层技术细节
• 了解阿里近期发布的大模型技术报告及相关开源项目，熟悉其技术栈与业务落地情况