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大模型算法工程师-日常实习生
大模型算法工程师-日常实习生
发布于 大约 4 小时前实习/见习
北京市
无经验要求
实习生
仅现场办公
硕士
NLP工程
Nlp
Pytorch
大模型
数据构造
模型训练
模型部署
深度学习
AI 估算 · 0k–1k
职位详情
关于这个职位
该职位是阿里巴巴大模型算法团队的日常实习生岗位，主要参与前沿NLP技术的研究与应用，包括数据构造、模型训练调优与部署
适合NLP方向在读研究生，要求实习至少半年，每周至少3天
最低要求
计算机及相关专业的在读研究生
NLP相关方向
最少实习半年，每周至少实习3天
工作职责
跟进学术前沿及落地成果，探索在我们工作中的应用价值
设计制定数据自动化构造方案，完成数据准备
参与模型训练调优和部署
优先资格
有论文发表
博士在读
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 大厂平台，资源丰富，能接触前沿技术
- 团队实力强，有导师指导，成长快
- 实习经历含金量高，对求职有帮助
- 实习要求至少半年，时间投入大
- 竞争激烈，需要较强的技术能力
- 大模型领域更新快，需要持续学习
- 适合NLP方向在读研究生，对前沿技术有热情，能保证实习时间的学生
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 实习表现优秀可转正，成为正式算法工程师
- 积累大模型实战经验，向高级算法工程师或专家方向发展
- 有机会接触阿里业务场景，拓宽技术视野
- 跟踪NLP前沿技术，探索在业务中的应用，需要阅读论文和实验
- 设计数据自动化构造方案，可能涉及数据清洗、标注和增强
- 参与大模型训练调优和部署，需要熟悉深度学习框架和分布式训练
- 扎实的NLP基础，熟悉Transformer、BERT等模型
- 熟练使用Python和深度学习框架（如PyTorch）
- 了解大模型训练和调优技术，如LoRA、分布式训练
申请策略
- 关注阿里招聘官网和内部推荐渠道
- 准备时多了解阿里大模型相关业务，如通义千问
- 突出NLP相关项目经验，如文本分类、机器翻译等
- 强调编程能力，展示GitHub或代码作品
- 如有论文发表，务必列出
- 熟悉大模型训练框架，如DeepSpeed、Megatron
- 了解数据增强和自动化数据构造方法
- 学习模型部署工具，如TensorRT、ONNX
面试指南
- 回答项目经验时，采用STAR法则，突出你的贡献和成果
- 技术问题要结合具体场景，展示思考过程
- 介绍一个你参与的NLP项目，遇到哪些挑战？
- 如何设计数据自动化构造方案？
- 了解哪些大模型训练优化技术？
- 如何评估模型性能？
- 复习NLP基础知识和经典模型
- 准备1-2个深度学习项目案例
职位点评
71
综合评分
大厂前沿技术实习，成长快但需投入时间。
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。
更适合这类人
适合追求技术成长、能投入时间实习的学生，对工作生活平衡要求不高。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利60
成长发展90
工作生活50
使命价值70
薪资福利
60中等
实习薪资相对较高，但作为实习生福利有限。
薪资信号未披露（AI估算：0K-0K/月）
成长发展
90较高
大模型领域前沿，技术成长快，有导师指导。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈NLP、大模型、数据构造、模型训练、模型部署
业务类型ambiguous
工作生活
50较低
实习需每周至少3天，可能影响学业，工作地点在北京，通勤压力未知。
工作模式仅现场办公
办公地点未明确
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
70中等
大模型技术有广泛应用前景，对社会有潜在影响。
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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