算法研究员-Agentic RL

优缺点分析

角色解读

• 从研究员成长为 Agentic RL 领域的专家，主导核心算法方向
• 有机会晋升为技术负责人，带领团队推动 AI 在 B2B 贸易场景的落地
• 研究成果可发表顶会论文，提升学术影响力，同时积累工业落地经验
• 设计并训练 Agentic RL 模型，解决异步长程任务中的规划、监督和纠偏问题
• 构建合成数据与奖励模型，利用分布式框架（如 VeRL）进行大规模强化学习调优
• 搭建长程异步任务的评测基准，覆盖多轮交互、并发协调等维度，推动成果落地
• 扎实的强化学习和大模型 post-training 研究背景，有顶会一作论文
• 熟悉 Agent 系统设计，理解 tool use、multi-step reasoning 等能力
• 熟练使用 Python/PyTorch，熟悉 RL 训练框架（VeRL 等）及 Agent 开发框架

申请策略

• 关注阿里巴巴的招聘动态，通过内推增加机会
• 准备项目案例，展示你在 Agent 或 RL 领域的实际贡献
• 突出顶会一作论文，强调强化学习或大模型相关的研究成果
• 展示 Agent 系统设计经验，如 tool use、multi-step reasoning 项目
• 强调工程能力，如 Python/PyTorch 和分布式训练框架的使用
• 如有长程规划或异步任务相关项目，务必突出
• 深入学习 Agentic RL 的最新论文，了解 SOTA 方法
• 熟悉 VeRL 等分布式训练框架，提升工程实践能力

面试指南

• 用 STAR 法则回答行为问题，突出你的贡献和成果
• 技术问题要结合具体项目，展示你的思考过程和解决问题的能力
• 对于开放性问题，展示你的知识广度和深度，并联系实际场景
• 请介绍你的一篇顶会论文，特别是其中的创新点和挑战
• 如何设计一个针对异步长程任务的强化学习奖励模型？
• 你如何评估 Agent 在长程任务中的表现？
• 谈谈你对 Agentic RL 未来发展的看法
• 你如何平衡学术研究与工业落地？