日常实习生-AI研发工程师

优缺点分析

角色解读

• 实习期间可深入接触阿里安全数据基座，积累大规模AI系统实战经验
• 表现优秀者有机会转正，成为正式AI研发工程师，负责更核心的AI基础设施
• 长期可向AI架构师或技术专家方向发展，深耕AI工程化领域
• 参与构建AI native基础设施，包括Agent、RAG、多智能体编排等核心组件，支撑风险数据生成与分析
• 负责AI Coding后端服务的设计、开发与高可用部署，处理亿级数据、毫秒级响应等复杂技术问题
• 追踪AI工程化、向量计算等前沿技术趋势，推动新技术在业务场景中的落地
• 精通Java语言，熟悉异步编程、性能调优和分布式系统设计
• 具备AI应用或Agent实际落地经验，熟悉RAG、多智能体、MCP等技术
• 有开源贡献或技术影响力，如高质量GitHub项目、技术博客等

申请策略

• 在简历中明确说明可实习的时间和时长，增加录用概率
• 关注阿里巴巴安全部门的技术博客或开源项目，了解团队技术方向，面试时展示匹配度
• 突出AI或Agent相关项目经验，如RAG系统、多智能体编排等，并附上可展示的成果链接
• 强调Java编程能力，包括异步编程、性能调优和分布式系统设计的具体案例
• 展示开源贡献或技术博客，体现技术影响力和学习热情
• 提前熟悉RAG、MCP、Agent等AI应用技术栈，可参考开源项目进行实践
• 加强Java高并发和分布式系统知识，了解常用中间件如Redis、Kafka等

面试指南

• 对于项目经验问题，采用STAR法则（情境、任务、行动、结果）清晰描述，突出个人贡献和技术难点
• 对于系统设计问题，从需求分析、架构选型、关键技术点（如缓存、消息队列、分布式一致性）逐步展开，体现系统性思维
• 对于技术理解问题，结合具体场景说明技术原理和应用，展示深度思考
• 请详细介绍一下你参与过的AI或Agent项目，包括技术架构和遇到的挑战
• 如何设计一个高可用、低延迟的AI后端服务？请谈谈你的思路
• 在Java异步编程中，你是如何处理线程安全和性能问题的？
• 你对RAG系统或多智能体编排有什么理解？如何优化其性能？
• 为什么选择阿里巴巴的AI研发岗位？你对未来AI技术发展有什么看法？