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算法工程师-大模型应用（T-Star Lab ）
算法工程师-大模型应用（T-Star Lab ）
发布于 13 天前实习/见习
实习生仅现场办公人工智能
人工智能
Pytorch
Tensorflow
分布式训练
多模态
大模型
搜索推荐
自然语言处理
值不值得投
83综合评分
综合评分 83
阿里顶尖AI实习项目，技术栈前沿、业务场景宏大、成长性极高，但工作地点和WLB信息未明确。
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
比人工智能中位数高
发布情况
正常在招 · 14 天前发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
约 3030 个在招 · 其中人工智能 约 340 个
市场机会
选择面较广
杭州 · 人工智能 · 约 410 个在招
职位详情
关于这个职位
这是阿里巴巴淘天集团T-Star顶尖技术培养项目中的算法工程师（大模型应用）实习岗位
你将作为未来的技术领导者，参与大模型（LLM、多模态）在电商核心场景（搜索、推荐、广告）的算法创新、模型训练与部署，直接面对亿级用户和海量数据的挑战，在双11等真实场景中验证和落地最前沿的AI技术
最低要求
计算机科学/人工智能/机器学习等相关领域的硕士或博士，具备扎实的编程基础（Python/C++/Java），熟悉常用算法与数据结构
掌握机器学习基础理论，了解搜、推、广系统/自然语言处理/多模态等至少一个领域
有PyTorch/TensorFlow等框架使用经验，参与过算法竞赛（Kaggle/天池等）或开源项目者优先
对AI技术充满好奇心，主动关注大模型、搜推广系统、NLP、强化学习等领域前沿进展
在顶级会议或高水平期刊发表过论文，或有复现前沿论文的经验者优先
具备较强的问题拆解能力，能通过数据分析定位业务痛点并提出创新思路
良好的沟通能力，能与工程师、产品经理高效协作，将技术方案转化为业务价值
对电商场景有基本认知，愿意深入理解用户需求与商业逻辑
工作职责
大模型驱动的算法革新：
a. 参与大模型（LLM、多模态大模型）在电商核心场景（搜索、推荐、广告、多智能体对话等）中的算法创新与应用
b. 研究大模型与经典搜推广模型的融合方案，提升模型效果与用户体验
下一代AI系统构建：
a. 通过分布式训练、模型压缩、低延迟推理等技术，面向工业级应用完成千亿级参数大模型的高效训练与部署
b. 尝试生成式AI、多智能体协作等前沿方向，推动AI技术在电商领域的创新应用
大模型在亿级用户规模落地的实战：
a. 直面淘宝数亿用户、百亿级行为数据的挑战，落地大模型应用
b. 参与双11、618等顶级电商场景的算法优化，见证大模型技术驱动商业增长的完整链路
优先资格
● 有大模型训练/微调经验（如Llama、GPT、多模态模型）或搜推广算法相关项目经历
● 有海量数据处理经验或者大厂实习经验
● 在算法竞赛中获得优异成绩（ACM-ICPC/挑战赛TOP10等）或者顶会论文发表
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 技术前沿性高：直接参与大模型、多模态等最热门AI技术的研发与落地，成长天花板极高
- 业务场景宏大：面对数亿用户和千亿级数据，能积累宝贵的工业级大规模AI实战经验
- 平台影响力强：在阿里巴巴核心电商业务中验证技术，成果能快速产生商业价值和社会影响
- 顶尖人才培养体系：作为T-Star项目成员，能获得顶级导师指导和系统化的培养
- 技术要求极高：需要快速掌握从模型创新到工程落地的全链路技能，学习曲线陡峭
缺点 / 挑战
- 业务压力与复杂性：需要在高并发、强时效性的电商场景中，平衡算法效果、性能和成本
- 竞争与期望管理：作为顶尖人才项目，周围同事均为优秀人才，面临较高的自我驱动和产出期望
- 顶尖高校计算机/AI相关专业的硕士或博士生，对大模型技术有强烈热情，具备扎实的算法和工程基础，并渴望在超大规模真实业务场景中挑战AI技术极限、实现快速成长的未来技术领袖
角色解读
- 技术专家路线：深耕大模型、搜索推荐等AI核心技术，成为该领域的技术专家或架构师
- 业务架构师路线：深入理解电商及互联网业务，成长为能驱动业务增长的AI解决方案负责人
- 科研/学术路线：在顶级会议发表成果，推动行业技术发展，或转向更前沿的研究岗位
- 参与大模型（LLM、多模态）在电商搜索、推荐、广告等核心场景的算法研究与应用落地
- 负责大模型的分布式训练、模型压缩、高效推理等工程化工作，以支撑亿级用户的实际业务
- 探索生成式AI、多智能体等前沿技术，并推动其在真实商业环境中的创新应用
- 扎实的编程功底（Python/C++/Java）和算法数据结构能力
- 机器学习与深度学习理论，尤其是NLP、多模态、搜索推荐等领域的知识
- 熟悉PyTorch/TensorFlow等主流框架，并有大模型训练、微调或相关项目经验
- 良好的问题分析、沟通协作和将技术转化为业务价值的能力
申请策略
- 深入研究阿里巴巴在AI、尤其是大模型领域公开的技术博客和论文，了解其技术栈和关注点
- 在面试中，准备如何将前沿技术（如多智能体）与具体电商场景结合的思考，体现技术洞察和商业Sense
- 突出与大模型、搜索推荐、NLP、多模态等相关的课程项目、科研经历或竞赛成果，尤其是有开源贡献或论文发表的经历
- 强调在PyTorch/TensorFlow等框架下的实践经验，以及处理大规模数据（如Spark、Hadoop）的能力
- 描述一个解决复杂算法问题的完整案例，体现从问题分析、方案设计到实现落地的全过程思考
- 系统复习机器学习、深度学习核心理论，特别是Transformer架构、预训练-微调范式等
- 动手实践大模型训练或微调（如使用Hugging Face库），积累分布式训练、模型部署的工程经验
- 深入了解电商行业（如搜索、推荐系统）的业务逻辑和技术挑战，可以阅读相关技术博客或论文
面试指南
- 使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）来结构化你的项目经历，重点突出技术选型、创新点和量化成果
- 对于开放性问题，先阐述核心观点，然后结合具体技术原理（如模型压缩技术）和业务目标（如提升点击率）展开，体现系统性思维
- 在回答系统设计或优化类问题时，主动分析多种方案的优缺点（如模型效果 vs. 推理速度），并给出你的权衡和选择理由
- 请介绍一个你参与过的大模型或搜索/推荐系统项目，你在其中负责什么？遇到了哪些技术难点，如何解决的？
- 如何将大模型（如LLM）与传统的推荐系统模型进行融合？你认为有哪些挑战和机遇？
- 在亿级用户规模下部署一个千亿参数的大模型，从工程角度需要考虑哪些关键问题（如延迟、成本、吞吐量）？
- 请谈谈你对电商场景中（如搜索、广告）AI技术未来发展方向的理解
- 准备1-2个与大模型、推荐算法相关的深度项目案例，并能清晰讲述其技术细节和你的贡献
职位点评
薪资福利85
成长发展98
工作生活55
使命价值90
薪资福利
85较高
该职位为阿里巴巴顶尖实习项目，通常提供具有市场竞争力的实习薪酬和完整的福利待遇，对经济需求有较好满足。
薪资信号市场水准 (8千–1.6万/月)
成长发展
98较高
这是顶尖的技术培养项目，直接参与前沿大模型研发和亿级用户场景落地，提供极高的技术成长空间、顶级导师指导和清晰的培养路径，发展性动机能得到极致满足。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈大模型、LLM、多模态、分布式训练、模型压缩、生成式AI、多智能体
成长机会顶尖人才招聘和培养项目、极具挑战的前沿课题、探索和实践最前沿的AI技术
业务类型profit_center
工作生活
55较低
工作地点位于北京或杭州，是核心城市但生活成本较高。JD未明确提及办公模式和WLB相关信息，无法对工作与生活平衡做出判断。
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
90较高
岗位处于AI技术驱动商业增长的最前沿，参与打造影响数亿用户体验的下一代智能应用，具有很高的技术使命感和社会影响力。
行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
使命信号探索和实践最前沿的AI技术、在有价值的业务场景落地技术成果、见证大模型技术驱动商业增长的完整链路
创新程度开拓性创新（行业首创）
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