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研究型实习生 - 面向代码 Agent 的研究与应用
研究型实习生 - 面向代码 Agent 的研究与应用
发布于 22 小时前实习/见习
实习生仅现场办公人工智能
人工智能
代码生成
强化学习
智能体
深度学习
科研能力
自然语言处理
值不值得投
76综合评分
综合评分 76
顶尖平台AI研究实习，技术成长价值极高，薪资福利为实习标准，WLB需具体确认。
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。
薪资怎么样
6千
比人工智能中位数低
发布情况
新岗位 · 昨天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
约 2790 个在招 · 其中人工智能 约 320 个
市场机会
选择面较广
杭州 · 人工智能 · 约 370 个在招
职位详情
关于这个职位
本实习项目聚焦于大规模代码模型作为智能体的研究与应用
你将参与探索代码Agent在仓库级别代码生成、自动Issue修复等场景下的潜力，致力于提升其在规划、检索与工具调用、自动修复等方面的能力，推动开发效率的革新
最低要求
计算机科学、人工智能或相关专业背景，熟悉自然语言处理、深度学习或强化学习
熟悉Python编程，具备过关的工程能力
对代码生成、代码修复、强化学习等领域有浓厚兴趣
工作职责
探索大规模代码模型作为智能体的潜能
增强代码模型在仓库级别代码生成、自动issue修复等场景的智能性与自动化处理能力
专注于提升代码智能体在以下方面的能力：
代码智能体的规划能力
代码智能体的检索与工具调用能力
代码智能体的自动修复能力
优先资格
有科研成果或参与过相关项目的同学优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 技术前沿：直面AI在软件工程领域最热门的方向之一（Code Agent），技术成长空间巨大
- 平台资源：背靠阿里巴巴强大的计算资源、海量代码数据和真实业务场景，能接触到产业界最前沿的问题
- 影响力：研究成果有潜力直接应用于提升数百万开发者的工作效率，价值感强
- 职业跳板：顶尖大厂的研究实习经历，对后续深造或求职有极高背书价值
- 期望管理：项目目标宏大，实习期间可能无法看到完整成果，需要耐得住寂寞，专注于探索过程
缺点 / 挑战
- 科研压力：作为研究型实习，对创新性和成果产出有一定要求，需要快速学习并跟进最新技术
- 工程挑战：代码智能体涉及复杂的系统设计，需要扎实的工程能力将算法落地
- 对AI与软件工程交叉领域有强烈兴趣，具备扎实编程和机器学习基础，渴望接触前沿研究并愿意承担一定科研挑战的计算机相关专业学生
角色解读
- 技术深耕：成为代码智能体、AI辅助编程领域的专家，为未来从事AI核心算法研发打下基础
- 工程实践：将研究成果转化为实用工具，提升在AI工程化方面的能力
- 学术发展：积累高水平研究成果，为攻读硕/博或进入顶级AI研究机构做准备
- 参与前沿的代码智能体（Code Agent）研究项目，探索大模型在软件开发流程中的自动化应用
- 负责或协助实现代码生成、自动修复等功能的算法原型和工程化验证
- 进行实验设计与数据分析，评估模型在规划、检索、工具调用等维度上的能力提升
- 与研究员和工程师协作，将研究成果推向实际应用场景
- 扎实的编程能力，特别是Python，能够实现和调试复杂的模型与系统
- 对自然语言处理、深度学习（如Transformer架构）和强化学习有深入理解或实践经验
- 对代码生成、程序分析、软件开发流程（如Git、issue系统）有浓厚兴趣和一定了解
- 具备良好的科研素养，如文献阅读、实验设计与论文写作能力
申请策略
- 仔细研读项目描述，思考自己对其中哪1-2个方向（规划/检索修复）最感兴趣并能在面试中深入讨论
- 在求职信或面试中，表达对‘用AI赋能开发者’这一愿景的认同和思考
- 准备好展示自己“能动手解决问题”的证据，而不仅仅是理论知识
- 突出在Python、机器学习框架（如PyTorch/TensorFlow）方面的熟练度和项目经验
- 重点展示与NLP、代码生成、强化学习相关的课程设计、个人项目或科研经历
- 如果有参与过相关竞赛、发表过论文或有开源项目贡献，务必清晰列出
- 强调分析问题、设计实验和撰写报告的科研能力
- 系统复习Transformer、RLHF等大模型核心原理，并阅读最新代码生成/修复相关论文
面试指南
- 对于项目问题，采用STAR法则（情境-任务-行动-结果）结构化回答，突出技术细节和个人贡献
- 对于开放设计问题，可以从“感知-规划-行动”的智能体框架切入，结合检索增强生成（RAG）、工具调用等概念展开
- 对于前沿问题，先肯定其价值，再基于你了解的技术原理（如上下文长度限制、事实性幻觉）指出当前挑战，展现批判性思维
- 请介绍一个你参与过的与代码生成、修复或强化学习相关的项目，你在其中扮演什么角色，遇到了哪些挑战，是如何解决的？
- 你认为一个理想的代码智能体应该具备哪些核心能力？在技术上，哪些部分实现起来可能最困难？
- 如果让你设计一个自动修复GitHub issue的Agent，你的初步思路是什么？（如：如何定位问题、检索相关代码、生成补丁）
- 你如何看待代码智能体的局限性？例如，它在哪些类型的软件开发任务中可能表现不佳？
- 你近期读过哪些让你印象深刻的与代码AI相关的论文或技术？
职位点评
薪资福利55
成长发展95
工作生活60
使命价值80
薪资福利
55较低
作为实习岗位，薪资通常为市场实习津贴水平，能满足基本生活需求，但与正式员工的薪酬福利相比有限。
薪资信号未披露（AI估算：4–8千/月）
成长发展
95较高
该职位提供了接触最前沿AI技术（代码智能体）的绝佳机会，在顶尖平台参与核心项目研究，对科研能力和工程实践能力的提升价值极高。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈代码智能体、代码生成、强化学习、自然语言处理、深度学习
成长机会探索潜能、增强智能性与自动化处理能力
业务类型ambiguous
工作生活
60中等
办公模式未明确，但作为研究型实习，可能需要一定时间的线下协作与实验。工作地点在一线城市，生活成本较高，WLB取决于具体团队文化。
工作模式未明确
办公地点科技园/产业园
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
80较高
项目致力于通过AI提升软件开发效率，属于科技赋能生产力的典型应用，具有明确的社会价值和技术使命感。
行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
使命信号显著提升开发效率、增强智能性与自动化处理能力
创新程度开拓性创新（行业首创）
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