研究型实习生-智能算法产品事业部-推荐系统Scaling Law实习生项目

优缺点分析

角色解读

• 纵向可成长为推荐系统或大模型Infra领域的资深算法专家，主导工业级大模型架构演进
• 横向可拓展至搜推广全链路算法优化，或转向学术界/研究院继续深造，成为产学研结合的顶尖研究员
• 研究推荐系统中的Scaling Law，探索稀疏注意力、MoE等技术，将大模型能力引入工业级推荐系统
• 负责大模型Infra设计与优化，包括分布式训练、模型压缩、低延迟推理等，支持千亿级参数模型的高效部署
• 参与商品与内容分发算法的设计与优化，推动大模型技术在数亿用户规模下的业务落地，并撰写技术报告或发表顶会论文
• 扎实的机器学习、深度学习理论基础，熟练掌握Pytorch/Tensorflow等框架，具备独立实现和调试复杂算法的能力
• 熟悉多模态表征学习、搜广推召回/排序建模，了解大模型训练与推理优化（如分布式训练、模型压缩）
• 具备较强的科研能力与逻辑思维，能够追踪大模型、NLP、强化学习等领域的前沿进展并解决实际问题

申请策略

• 提前了解阿里智能算法产品事业部（如淘宝搜推）的业务背景与技术博客，在面试中展现对工业级推荐系统的理解
• 突出在推荐系统、NLP或多模态领域的科研项目经历，特别是涉及大模型预训练、SFT或Infra优化的实践
• 详细列出在SIGIR、KDD、ICML等顶会发表的论文，或知名算法竞赛获奖、高质量开源项目贡献经历
• 强调对Pytorch/Tensorflow的熟练掌握程度，以及独立调试复杂分布式训练或模型压缩代码的能力
• 深入学习大模型Infra相关知识，如分布式训练框架（Megatron、DeepSpeed）、模型量化与推理加速技术
• 关注推荐系统与Scaling Law结合的最新学术论文，尝试复现稀疏注意力或MoE在长序列建模中的代码

面试指南

• 采用STAR法则（情境、任务、行动、结果）描述项目，重点突出“行动”中的技术选型、难点攻克和“结果”中的量化收益
• 对于系统设计与优化问题，采用“问题分析->理论方案->工程实现->效果评估”的逻辑框架，展现系统性思维
• 请详细介绍你在多模态表征学习或推荐系统排序/召回建模中的一个核心项目，遇到了什么技术难点，如何解决的？
• 在推荐系统中引入大模型（如Scaling Law）时，如何解决长序列建模的计算复杂度问题？
• 针对千亿级参数大模型的分布式训练或低延迟推理，你了解或实践过哪些Infra优化策略？
• 如果模型在离线指标上表现很好，但线上业务收益不明显，你会如何排查和优化？
• 复习推荐系统经典模型及大模型前沿论文（如Transformer变体、MoE、长上下文优化），准备1-2个自己深入研究的论文细节
• 准备手撕代码环节，重点练习深度学习框架底层实现、动态规划、树/图算法以及分布式系统相关的基础算法题