阿里国际智能技术-推荐大模型算法工程师-日常实习生

优缺点分析

角色解读

• 实习期间可深入接触工业级推荐系统，积累大规模模型训练经验
• 表现优秀者有机会转正，成为阿里巴巴的正式算法工程师
• 未来可向推荐算法专家、大模型算法专家或技术管理方向发展
• 参与推荐系统端到端建模的研究与开发，探索统一召回和排序的模型架构
• 研究推荐模型的Scaling Law，通过大规模实验验证模型设计原则
• 在真实工业场景中开展离线实验，优化模型效果和部署效率
• 跟踪前沿论文，进行复现和技术创新，并可能撰写学术论文
• 熟练掌握PyTorch或TensorFlow等深度学习框架，能独立进行模型训练和调优
• 具备扎实的机器学习基础，了解推荐系统、序列建模、生成式模型等方向
• 有较强的研究能力，能阅读英文论文并快速实现算法
• 具备良好的编程能力和工程实践能力，能处理大规模数据

申请策略

• 关注阿里巴巴招聘官网和校园招聘渠道，及时投递
• 在面试中展示对推荐系统的热情和思考，准备相关项目案例
• 突出推荐系统、机器学习相关项目经历，尤其是端到端建模、序列建模等方向
• 强调PyTorch/TensorFlow的使用经验，以及独立完成实验的能力
• 如有论文、竞赛获奖或开源项目，务必突出，这是加分项
• 展示对前沿技术的关注，如大模型应用、生成式推荐等
• 深入学习推荐系统经典算法和最新论文，如DIN、DIEN、生成式推荐等
• 熟悉大规模分布式训练框架，如DeepSpeed、Megatron等

面试指南

• 对于项目介绍，使用STAR法则：情境、任务、行动、结果，突出技术难点和你的贡献
• 对于算法理解题，先阐述基本概念，再结合具体场景分析，最后提出自己的思考
• 对于论文阅读题，说明论文核心思想、创新点、实验设计，以及你的评价
• 请介绍一个你参与过的推荐系统或机器学习项目，包括模型设计和结果分析
• 你对推荐系统的端到端建模有什么理解？如何实现召回和排序的统一？
• 如何理解Scaling Law在推荐模型中的应用？
• 请解释一下Transformer在序列建模中的原理，以及如何应用于推荐
• 你如何跟进前沿论文？请举例说明你最近阅读的一篇论文