研究型实习生-阿里妈妈-大模型生成式推荐技术研究实习生

优缺点分析

角色解读

• 技术专家路线：在推荐算法或大模型应用领域持续深耕，成为细分领域的技术专家
• 研究路线：继续攻读博士或从事博士后研究，进入顶尖学术机构或企业研究院
• 业务负责人路线：在技术专家基础上，逐渐负责更大的业务板块或团队，向技术管理方向发展
• 参与大语言模型（LLM）从预训练到对齐的全流程研发，掌握最前沿的生成式AI技术
• 将大模型能力与广告推荐业务结合，解决实际场景中的点击率预估、搜索理解等核心问题
• 进行原创性算法探索，并以论文形式输出研究成果，提升个人在学术界的影响力
• 扎实的机器学习与自然语言处理理论基础，熟悉深度学习框架（PyTorch/TensorFlow）
• 具备独立的算法实现与调试能力，对大模型训练流程（预训练、SFT、RLHF）有实践经验
• 良好的数理分析与逻辑思维能力，能够将复杂问题抽象为算法模型，并有论文写作与发表能力

申请策略

• 在简历或邮件中清晰阐述自己对生成式推荐技术的理解和兴趣点，体现思考深度
• 如果已有相关研究成果（如代码、论文草稿），可以作为附件或链接提供，作为强有力的能力证明
• 面试前可研究阿里妈妈（如直通车、超级推荐）的业务模式，思考技术如何赋能业务
• 突出与LLM相关的研究或项目经历，如大模型微调、RLHF实践等
• 详细描述已发表的或正在撰写的学术论文，特别是与推荐系统、NLP相关的
• 展示扎实的编程能力和算法基础，可列出在Kaggle等平台取得的成绩或相关课程项目
• 强调独立研究与解决问题的能力，例如自主复现某篇论文或提出改进方案
• 系统性复习和深化自然语言处理、推荐系统的经典与前沿理论

面试指南

• 对于技术原理问题，采用“概念定义-流程步骤-关键点/个人实践”的结构进行阐述
• 对于应用类问题，可按照“问题定义-方法对比-优劣分析-个人见解”的思路展开
• 对于论文分享类问题，遵循“论文核心思想-创新点-实验结果-我的思考/疑问”的框架
• 回答行为或动机类问题时，使用STAR法则（情境-任务-行动-结果）来组织具体事例
• 请介绍你对大语言模型预训练、SFT和RLHF的理解，以及你参与过的相关项目细节
• 你认为生成式召回与传统召回方法相比，优势和挑战分别是什么？
• 请描述你阅读过的一篇与大模型推荐相关的印象深刻的论文，并分享你的见解
• 你如何评估一个点击率预估模型的效果？如果模型上线后效果不佳，你会如何排查和优化？