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大模型/AIGC日常研究实习生
大模型/AIGC日常研究实习生
发布于 22 小时前实习/见习
实习生仅现场办公机器学习工程
机器学习工程
Aigc
Nlp
Pytorch
Tensorflow
大模型
机器学习
深度学习
算法优化
值不值得投
70综合评分
综合评分 70
前沿技术研究实习，成长机会大，但薪资和WLB信息不足。
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
1.2万
比机器学习工程中位数低
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 · 其中机器学习工程 约 160 个
市场机会
选择面较广
北京 · 机器学习工程 · 约 470 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位是阿里巴巴的大模型/AIGC日常研究实习生，负责大模型核心技术研发、性能优化及多模态AIGC创意玩法探索
适合人工智能相关专业学生，参与前沿技术研究，撰写学术论文并建立学术合作
最低要求
自然语言处理、机器学习、数据挖掘、人工智能、计算机等相关专业的硕士生/博士生
熟练掌握Tensorflow、Pytorch等深度学习框架，扎实的编程基础，具备独立的算法实现能力
工作职责
负责大模型（MLLMs/LLMs）核心技术研发，包括预训练、垂域SFT、RLHF等，持续追踪和应用领域最新技术进展
负责大模型性能优化：研发模型加速技术，如量化、剪枝与知识蒸馏
优化数据特征与调度策略
构建高效推理链路、提升运行速度及降低成本
负责多模态AIGC的创意玩法探索，以及细粒度可控的多模态内容生成和编辑、不同输入条件下的高质量视频生成技术研究等
基于研究成果撰写高质量学术论文，积极参与业界交流活动，建立和维护学术界与产业界的合作关系
优先资格
有成果发表在SIGGRAPH/CVPR/ICCV/ECCV/NeurIPS/AAAI /ICASSP/ACL等国际会议/期刊者优先
有LLM/MLLM/AIGC相关经验优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 接触顶尖AI技术团队，参与行业前沿项目
- 提升大模型和AIGC领域的专业技能
- 积累学术成果，增强个人竞争力
- 技术难度高，需要快速学习新技术
- 实习期间可能面临高强度工作节奏
- 适合人工智能相关专业、对大模型和AIGC有浓厚兴趣、具备扎实编程和算法基础的学生
缺点 / 挑战
- 研究压力大，可能需跟进最新论文
角色解读
- 通过实习积累大模型研发经验，为成为算法工程师或研究员打下基础
- 在前沿技术领域深入探索，有机会在顶级会议发表论文
- 表现优异可能获得转正机会或推荐深造
- 参与大模型核心技术研发，包括预训练、微调等
- 优化模型性能，提升推理速度并降低成本
- 探索多模态AIGC的创意生成技术
- 撰写学术论文并参与学术交流
- 精通Python编程和深度学习框架如PyTorch/TensorFlow
- 扎实的机器学习、NLP或计算机视觉理论基础
- 熟悉大模型训练和优化技术，如量化、蒸馏等
- 具备良好的学术研究能力和论文写作能力
申请策略
- 了解阿里巴巴在AI领域的业务布局和研究成果
- 在申请时强调自己的研究兴趣与职位匹配度
- 突出机器学习、深度学习相关项目经历
- 展示编程能力和算法实现经验，如GitHub贡献
- 列出已发表的论文或参与的研究项目
- 深入学习大模型技术，如Transformer架构、RLHF
- 练习PyTorch/TensorFlow框架的高级应用
- 关注AIGC领域最新研究动态
面试指南
- 使用STAR法则描述项目经历
- 结合理论知识和实践经验回答技术问题
- 展示对行业趋势的思考和独特见解
- 请描述一个你参与过的机器学习项目，你的角色和贡献是什么？
- 你对大模型技术如预训练、SFT、RLHF有何理解？
- 如何优化大模型的推理性能？
- 你在论文写作方面有哪些经验？
- 你对AIGC的未来发展有什么看法？
职位点评
薪资福利60
成长发展85
工作生活50
使命价值75
薪资福利
60中等
作为实习岗位，薪资可能处于市场中等水平，但稳定性有限。
薪资信号未披露（AI估算：8千–1.5万/月）
成长发展
85较高
职位涉及前沿大模型和AIGC技术，提供高成长性学习环境。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈大模型、AIGC、NLP、机器学习
业务类型ambiguous
工作生活
50较低
工作地点在大城市，但办公模式未明确，可能需现场办公。
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
75中等
参与AI技术研究，推动技术创新，具有行业意义。
行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
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