阿里巴巴
阿里云百炼-AI产品实习生
阿里云百炼-AI产品实习生
发布于 4 小时前实习/见习
实习生仅现场办公AI产品经理
AI产品经理
B端产品
Prd
Pytorch
Sft/Rlhf
产品设计
大模型
竞品调研
值不值得投
80综合评分
综合评分 80
核心AI业务实习岗，技术前沿、成长空间极大，但工作强度与出勤要求较高。
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
7千
比AI产品经理中位数低
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
约 3080 个在招 · 其中AI产品经理 70 个
市场机会
选择面较广
杭州 · AI产品经理 · 约 100 个在招
职位详情
关于这个职位
作为阿里云百炼的AI产品实习生，你将参与大模型定制链路的产品设计，包括数据管理、模型训练、评测与部署等模块
你需要进行竞品调研，与算法和工程团队跨部门协同，推动产品落地并优化开发者体验
这是一个深入了解大模型底层技术与B端产品设计的绝佳机会
最低要求
基本条件：
硕士在读，计算机科学、人工智能、机器学习、数据科学等相关专业
实习时间不低于4个月，每周出勤不少于4天
专业能力：
熟悉大模型基本原理与技术栈，对 Transformer 架构、SFT/RLHF 训练、模型压缩、蒸馏等概念有清晰理解
了解模型训练与部署的基本流程，熟悉主流深度学习框架（PyTorch 等）者优先
具备良好的产品sense与结构化思维，能从复杂技术需求中提炼清晰的产品方案
工作职责
模型定制链路产品设计：负责数据管理、模型训练（SFT / RL 等）、模型评测、模型压缩、模型蒸馏、模型部署等产品模块的需求分析、方案设计与体验优化，推动端到端定制流程的标准化与易用性提升
竞品调研与行业洞察：跟踪国内外主流大模型平台（如 Azure ML、Amazon SageMaker、Google Vertex AI、火山方舟等）在模型定制领域的产品动态，输出竞品分析报告，为产品迭代提供决策依据
跨团队协同推进：与算法、工程、设计团队紧密配合，输出 PRD 与交互文档，推动功能高效落地
参与用户调研与反馈收集，基于数据驱动持续优化产品体验
文档与内容建设：参与模型定制相关的用户文档、最佳实践和示例模板的撰写，降低开发者使用门槛
优先资格
有大模型微调、评测相关的实际项目经验
有 B 端/开发者平台/云厂商等产品经理实习经历，或在大厂、AI头部创业公司有过相关实习
对 AI 产品有热情，关注行业前沿动态，有个人技术博客或开源贡献者更佳
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 深入接触大模型底层技术与全链路定制流程，积累极具前瞻性的AI产品经验
- 依托核心大模型服务平台，能够接触到海量开发者与丰富的企业级落地场景，视野开阔
- 与顶尖的算法和工程团队共事，有助于快速提升技术理解力与复杂项目推进能力
- 大模型技术迭代极快，需要持续投入大量精力跟踪前沿动态并快速转化为产品方案
- 适合具备扎实AI技术背景、对大模型底层原理有浓厚兴趣，且渴望在B端/开发者平台方向深耕的复合型产品人才
缺点 / 挑战
- B端开发者平台对产品的专业度与易用性要求极高，平衡技术深度与用户体验具有一定挑战
角色解读
- 纵向可发展为资深AI产品经理或大模型平台产品专家，主导核心商业化产品的演进
- 横向可向AI商业化、大模型应用落地或技术运营方向拓展，积累深厚的行业与生态资源
- 负责大模型定制链路的产品设计，涵盖数据管理、模型训练、评测、压缩及部署等全生命周期模块
- 跟踪国内外主流大模型平台的竞品动态，输出分析报告以指导产品迭代方向
- 与算法、工程团队紧密协同，输出PRD并推动功能落地，同时撰写用户文档与最佳实践
- 扎实的大模型技术基础，深入理解Transformer架构、SFT/RLHF训练及模型压缩蒸馏等核心概念
- 优秀的产品sense与结构化思维，能够将复杂的底层技术需求转化为清晰易用的B端产品方案
- 良好的跨团队沟通与项目推进能力，能够协调算法、工程与设计团队高效交付
申请策略
- 在面试前深度体验阿里云百炼平台及其他竞品，准备一份针对性的产品体验报告或优化建议
- 了解阿里云在AI领域的最新战略与百炼平台的核心定位，展现对业务的宏观理解
- 突出对大模型技术栈（如Transformer、SFT/RLHF）的理解，以及相关的微调、评测项目经验
- 展示过往在B端产品、开发者工具或云厂商相关的实习经历，强调复杂业务的产品设计能力
- 附上个人技术博客、开源贡献或深度竞品分析报告，证明对AI行业的热情与洞察力
- 深入学习主流大模型平台（如Azure ML、SageMaker）的产品架构与交互设计，积累竞品分析素材
- 提升PRD撰写与原型设计能力，特别是针对复杂技术流程的可视化与易用性优化
面试指南
- 技术产品化框架：先阐述技术原理与痛点，再说明产品解决方案（如流程简化、自动化配置），最后强调用户体验与业务价值
- STAR法则：在回答项目经历或跨团队协同问题时，清晰描述情境、任务、行动和结果，突出自己的产品sense与推动力
- 请简述你对Transformer架构及SFT/RLHF训练流程的理解，并说明如何将这些技术概念转化为产品功能？
- 如果让你设计一个模型评测模块，你会关注哪些核心指标？如何降低开发者的使用门槛？
- 在过往经历中，你是如何与算法或工程团队沟通并推动一个复杂技术需求落地的？
- 对比阿里云百炼与火山方舟（或Azure ML），你认为我们在模型定制链路上有哪些优势和改进空间？
- 提前注册并深度体验阿里云百炼平台，熟悉其模型定制、训练、部署的全流程，找出可优化的细节
- 复习大模型核心技术概念，准备几个自己主导或深度参与的AI产品/项目案例，能够清晰拆解设计思路
职位点评
薪资福利75
成长发展95
工作生活60
使命价值85
薪资福利
75中等
作为核心业务的实习岗位，实习津贴处于市场较高水平，但实习性质决定了其在长期财务回报和稳定性上的局限性。
薪资信号未披露（AI估算：5–8千/月）
成长发展
95较高
岗位深入大模型核心定制链路，能接触到最前沿的AI技术与顶尖团队，技术成长与行业视野拓展空间极大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈大模型、Transformer、SFT/RLHF、模型压缩、模型蒸馏、PyTorch
业务类型ambiguous
工作生活
60中等
实习岗位通常要求每周出勤不少于4天，工作节奏可能较快，WLB方面未明确说明，存在一定压力。
工作模式未明确
办公地点未明确
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
85较高
参与大模型底层平台的设计，推动AI技术普惠与开发者生态建设，具有较高的行业使命感与社会价值。
行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
使命信号降低开发者使用门槛
创新程度积极采用新技术
阿里巴巴 的其他在招职位
相似职位推荐
Watch Jobs