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算法工程师-大语言模型
算法工程师-大语言模型
发布于 大约 15 小时前普通员工/个人贡献者
杭州市 / 北京市
专家级经验
全职员工
仅现场办公
硕士
NLP工程
Gpt
Pytorch
Tensorflow
大语言模型
机器学习
深度学习
自然语言处理
AI 估算 · 40k–70k
职位详情
关于这个职位
作为阿里巴巴的算法工程师，你将专注于大语言模型的前沿技术研发，包括语言模型、知识表示、机器翻译、长思维链推理等，推动技术创新并落地应用
你将与顶尖团队合作，解决关键技术问题，发表高价值论文和专利，同时优化现有系统，提升业务效率
该职位要求深厚的深度学习基础、优秀的科研能力和编程技能，适合对NLP充满热情、追求技术突破的研究型工程师
最低要求
熟练掌握深度学习、机器学习、自然语言处理的基础知识，熟悉常用模型的原理、特点及应用，能够结合需要解决的问题选择适当的模型，并设计合理的技术方案
良好的科研能力，有成果发表在ICLR、ACL、NeurIPS、EMNLP、TACL等国际顶级会议、期刊者优先
有大规模语言模型（LLMs）方面经验者优先
熟悉TensorFlow、PyTorch等深度学习框架，熟悉Transformer、BERT、GPT、RNN、LSTM等典型深度学习模型的原理和实现
熟悉Python、C++、Java等至少一门编程语言，熟悉Linux环境
具备优秀的数据和逻辑分析能力、团队意识和沟通能力、自我驱动和抗压能力，具有强烈的求知欲和技术热情
工作职责
负责自然语言处理尤其是大模型领域的前沿技术创新研发
推动语言模型、知识表示、机器翻译、长思维链推理、对话系统、文本生成等关键技术和核心问题的解决，形成高引用论文和高价值专利，积极探索相关技术落地应用
负责追踪最新技术和热点，优化、改进现有技术和系统，提升系统的性能和效率，在内外部业务场景验证，形成业内领先的技术服务能力和体系
负责业务技术需求的支持，针对业务场景的真实需求，设计合理的技术方案和路线，通过技术创新和业务验证，实现业务价值和效率的提升
优先资格
在高影响力的开源项目中，做出过核心贡献
在数学建模相关国际和国家级比赛中获奖
在ACM ICPC等相关国际编程大赛中获奖
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 大模型是当前AI最热方向，技术前沿，发展前景广阔
- 阿里巴巴平台大，资源丰富，有大量业务场景落地
- 团队实力强，与顶尖人才共事，成长快
- 竞争激烈，要求高，需要持续学习和创新
- 工作强度大，可能面临加班和高压
- 技术迭代快，需要不断跟进最新研究
- 适合对NLP有深厚兴趣、具备扎实科研背景、追求技术突破的工程师
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 技术专家路线：深耕大模型领域，成为行业顶尖专家
- 技术管理路线：带领团队，负责核心项目
- 横向发展：转向产品、架构或创业
- 研发大语言模型相关的前沿技术，包括模型架构、训练方法、推理优化等
- 参与自然语言处理核心任务，如语言模型、知识表示、机器翻译、对话系统等
- 将研究成果落地到实际业务场景，提升系统性能和效率
- 扎实的深度学习、机器学习和NLP基础，熟悉常见模型原理
- 优秀的科研能力，有顶级会议论文发表经验者优先
- 熟练使用PyTorch或TensorFlow，熟悉Transformer等模型实现
- 精通至少一门编程语言（Python/C++/Java），熟悉Linux环境
申请策略
- 了解阿里巴巴AI业务方向，如通义千问、阿里云等
- 准备项目案例，展示技术深度和业务价值
- 突出大模型相关项目经验，如预训练、微调、RLHF等
- 强调顶级会议论文或开源贡献
- 展示编程能力和框架使用熟练度
- 量化项目成果，如性能提升、业务指标改善
- 深入学习Transformer架构和最新大模型技术
- 熟悉PyTorch和分布式训练框架
面试指南
- STAR法则：情境、任务、行动、结果
- 从原理到实践，展示深度理解
- 结合业务场景，体现价值导向
- 介绍你参与过的大模型项目，技术难点和解决方案
- 如何设计一个高效的训练或推理系统？
- Transformer的注意力机制原理及优化方法
- 如何评估大模型性能？
- 对最新大模型技术的理解和看法
职位点评
77
综合评分
大厂前沿大模型算法岗，技术成长快，薪资高，但工作强度可能较大。
从薪资福利、成长空间、工作节奏和岗位方向综合评估，方便横向比较。
更适合这类人
适合追求技术成长和前沿研究的求职者，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80
成长发展95
工作生活50
使命价值70
薪资福利
80较高
阿里巴巴提供有竞争力的薪资和福利，但JD未明确具体数字，薪资信号为未披露。
薪资信号未披露（AI估算：40K-70K/月）
成长发展
95较高
大模型是前沿技术，岗位强调科研创新和论文发表，成长空间大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈深度学习、机器学习、自然语言处理、大语言模型、Transformer、BERT、GPT、PyTorch、TensorFlow
业务类型ambiguous
工作生活
50较低
JD未提及工作模式，但阿里巴巴通常要求现场办公，可能加班。
工作模式未明确
办公地点科技园/产业园
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
70中等
大模型技术有广泛社会影响，但JD未强调使命，行业处于高速增长。
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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