算法工程师-推荐算法大模型应用方向（T-Star Lab日常实习）

优缺点分析

角色解读

• 纵向发展：从算法实习生成长为推荐算法或大模型应用方向的正式算法工程师、技术专家
• 横向发展：向大模型底层研发、自然语言处理、多模态算法或AI产品经理等方向拓展
• 探索大模型在推荐系统中的应用，包括用户理解、生成式召回与排序、对话式推荐等前沿课题
• 处理海量用户行为数据，优化大模型在超大规模、高并发推荐场景下的性能与商业化落地
• 与资深算法专家合作，将大模型技术融入淘宝推荐主场景，提升用户体验与系统收益
• 扎实的编程基础，熟练掌握Python/C++/Java，并能熟练使用PyTorch或TensorFlow等深度学习框架
• 深厚的机器学习与深度学习理论基础，特别是对大语言模型（LLM）及推荐系统算法有深入理解
• 具备处理海量数据的能力，以及清晰的逻辑思维和快速学习新技术的能力

申请策略

• 提前了解淘宝推荐系统的业务逻辑和当前大模型在电商推荐中的应用现状，面试时能提出自己的见解
• 准备好过往项目中遇到的技术难点及解决方案，重点展示解决复杂问题的思路
• 突出大模型或推荐系统相关的项目经验，特别是涉及生成式模型、因果推理或多模态融合的实践
• 强调顶会论文发表经历或知名算法竞赛获奖情况，证明自身的科研与算法攻坚能力
• 展示对海量数据处理和模型工程化落地的理解，体现从理论到实际业务转化的能力
• 深入学习大语言模型（LLM）的最新进展，特别是其在推荐系统、信息检索领域的最新论文
• 提升工程能力，熟悉大规模分布式训练、模型推理加速等工业界常用技术

面试指南

• STAR法则：针对项目经验，按照情境、任务、行动、结果结构化表达，突出个人贡献和量化收益
• 对比分析法：在回答技术选型或方案对比时，从原理、性能、业务收益等多个维度客观对比传统方法与大模型方法
• 请详细介绍你过往在推荐系统或大模型方向的一个核心项目，遇到了什么技术难点，是如何解决的？
• 大模型在推荐系统的召回和排序环节分别可以如何应用？相比传统判别式模型有什么优劣势？
• 在超大规模、高并发场景下，如何优化大模型的推理延迟和吞吐量？
• 如何利用大模型解决推荐系统中的冷启动问题或提升推荐结果的可解释性？
• 复习推荐系统经典算法以及大模型基础架构，确保对底层原理有清晰的理解
• 阅读近期关于大模型在推荐系统应用的顶会论文，了解行业最新研究动态