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日常实习生-业务技术-AI应用算法工程师
日常实习生-业务技术-AI应用算法工程师
发布于 1 小时前实习/见习
实习生仅现场办公AI算法
AI算法
Agent开发
Prompt Engineering
Pytorch
Rag
多模态Ai
大语言模型 (Llm)
强化学习 (Rl)
数据飞轮
算法研究
值不值得投
67综合评分
综合评分 67
顶尖大厂、前沿AI技术栈、高成长机会、高强度工作
从薪资福利、成长发展、工作生活和使命价值四个维度综合评估，方便比较实习机会。
薪资怎么样
1.0千
比AI算法中位数低
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 4680 个在招 · 其中AI算法 44 个
市场机会
选择适中
杭州 · AI算法 · 43 个在招
职位详情
关于这个职位
作为阿里巴巴业务技术部的AI应用算法实习生，你将深入电商核心场景，参与AI应用的全生命周期构建与优化
工作涵盖数据飞轮打造、评测体系设计、强化学习机制开发及多模态AI落地，旨在通过前沿AI技术驱动业务增长
最低要求
学历学术背景：计算机/人工智能/数学等相关专业硕士及以上学历
AI应用构建能力：掌握主流AI协议（MCP、Skills等）、记忆系统（Memory）、知识库（RAG），独立开发过具备一定影响力AI应用者优先
模型理解与优化：熟悉Transformer和主流LLM模型架构，具备模型后训练优化（SFT/DPO/RL）能力，拥有Agentic RL训练实操经验者优先
AI-Native代码能力：如臂使指的掌握至少一门编程语言，熟练驾驭AI Coding工具，能够通过Vibe Coding快速构建项目原型，有实际AI Coding项目落地经验者优先
工程与系统素养：熟练掌握Git、命令行等研发工具，了解分布式系统、数据库、计算机组成，具备大规模数据处理能力者优先
极客精神：对新技术有近乎本能的渴望，能够独立阅读论文/技术报告等并快速复现，快速主动尝试落地先进开源项目，对主流AI开源项目有贡献者优先
工作职责
◦ AI应用全生命周期演进：深度参与业务问题建模、应用架构设计、上下文工程、训练数据构建、自动化评估体系、模型后训练优化等
◦ 数据飞轮构建：打造高质量数据生产链路，探索合成数据（Synthetic Data）与高效蒸馏技术方案，跑通“业务-模型-反馈”迭代闭环
◦ 评测体系构建：面向业务目标，设计完备的AI应用效果评估体系，构建自动化评估框架，建立离线评估与在线业务指标联动的量化评估能力
◦ 强化学习与奖励机制设计：构建可工程化的Reward体系与RL训练环境，提升模型在垂直业务场景中的可控性与泛化能力
◦ AI外部能力体系搭建：实现AI应用所需的知识库（RAG）、长短期记忆系统（Memory）、工具调用、多Agent协作框架等
◦ 多模态AI应用开发：构建AI应用的多模态感知与推理能力，解决在UI自动化、视觉理解与审核、多模态会话等场景的落地应用问题
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 接触业界最前沿的AI应用场景（如Vibe Coding、Agentic RL），拥有顶级数据和算力支持
- 对AI前沿技术有强烈热情、具备扎实科研背景和工程落地能力的计算机相关专业硕士及以上学生
缺点 / 挑战
- 技术栈更新极快，要求极高的自学能力和论文复现能力，工作压力较大
角色解读
- 可向高级AI算法专家、AI架构师方向发展，或在垂直领域（如多模态、Agent）成为技术骨干
- 负责将AI技术应用于电商核心业务场景，包括模型微调、RAG系统搭建及多Agent协作框架开发
- 需精通Transformer架构及LLM后训练技术（SFT/DPO/RL），熟练掌握Python编程及主流AI开发工具
申请策略
- 准备展示你如何快速复现最新Paper的代码仓库，体现‘极客精神’和快速学习能力
- 突出顶会论文发表经历、LLM微调实战项目、以及基于RAG/Agent的创新应用开发经验
- 加强PyTorch/HuggingFace生态使用，熟悉最新的大模型对齐技术（DPO/ORPO）及多模态处理流程
面试指南
- 采用STAR法则（情境、任务、行动、结果）描述项目经历，重点突出技术选型的理由、遇到的具体技术瓶颈及解决方案、以及最终的业务/技术指标提升
- 请介绍一个你独立完成的LLM应用项目，遇到的最大挑战是什么？
- 如何设计一个有效的Reward Model来提升Agent在特定任务上的表现？
- 谈谈你对RAG系统中检索增强策略的理解，如何解决幻觉问题？
- 如果让你优化一个现有模型的推理速度，你会从哪些角度入手？
- 复习Transformer底层原理，熟悉当前主流的LLM微调框架（如LoRA, QLoRA），关注近期NeurIPS/ICLR关于Agent和RLHF的最新论文
职位点评
薪资福利65
成长发展95
工作生活40
使命价值75
薪资福利
65中等
互联网大厂实习薪资处于市场中上水平，但实习岗位整体薪酬天花板有限，主要优势在于平台背书而非高额现金回报。
薪资信号未披露（AI估算：0.3–0.4千/月）
成长发展
95较高
该职位提供接触行业顶尖AI技术和真实业务场景的机会，技术成长路径清晰且极具挑战性，非常适合追求技术深度的求职者。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈LLM、RL、RAG、Transformer、Agent、Multi-modal
业务类型profit_center
工作生活
40较低
互联网大厂高强度工作节奏是常态，JD中未提及弹性工作或WLB相关福利，预计工作强度较高。
工作模式未明确
办公地点市区核心地段
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
75中等
通过AI技术赋能电商业务，推动智能化升级，具有明确的商业价值和技术创新意义。
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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