研究型实习生-智能算法产品事业部-广告大模型算法工程师

优缺点分析

角色解读

• 实习期间可深入工业级大模型应用场景，积累实战经验
• 有机会发表高水平论文，提升学术影响力
• 表现优秀者可能获得转正机会，进入阿里巴巴核心算法团队
• 跟踪大模型和推荐系统前沿技术，进行广告推荐大模型的技术探索
• 研究在真实广告场景中可落地的大模型推荐方案，如异构知识融合、持续学习等
• 将研究成果撰写成论文，与学术界和业界保持交流
• 扎实的深度学习基础，熟悉主流框架如PyTorch或TensorFlow
• 对大模型、NLP、推荐系统或信息检索有深入理解
• 具备较强的数学和逻辑能力，能够独立分析和解决问题
• 良好的沟通能力和团队合作精神，有论文发表经验者优先

申请策略

• 关注阿里巴巴招聘官网和校园招聘渠道，及时投递
• 了解阿里巴巴广告业务和智能算法产品事业部，面试中展现对业务的思考
• 突出深度学习、大模型、推荐系统相关的项目或研究经历
• 如有论文发表，务必列出，并说明自己的贡献
• 强调编程能力和框架使用经验，如PyTorch、TensorFlow
• 展示解决复杂问题的能力和团队协作经验
• 深入学习大模型技术，如Transformer、LLM微调等
• 熟悉推荐系统经典算法和最新进展

面试指南

• 使用STAR法则回答行为问题，突出情境、任务、行动和结果
• 对于技术问题，先阐述原理，再结合项目经验说明应用
• 展示学习能力，说明如何快速掌握新技术
• 请介绍一个你参与过的深度学习项目，并说明你的贡献
• 你对大模型在推荐系统中的应用有什么理解？
• 如何解决推荐系统中的冷启动问题？
• 你如何跟进前沿技术？最近读过哪些论文？
• 请描述一次你解决复杂问题的经历