算法工程师-AI for Engineering

优缺点分析

角色解读

• 在AI for Engineering领域深耕，成为大模型工程化应用的专家
• 向技术管理方向发展，带领团队负责AI工程项目的研发与落地
• 在阿里巴巴内部跨团队发展，参与更多前沿AI技术研究与产品化
• 将大模型技术应用于芯片设计、工业设计、金融工程等复杂工程场景，解决实际工程优化问题
• 研究并实现模型的自进化、长期规划、多智能体协作等能力，提升模型在工程任务中的表现
• 构建面向工程任务的Agent系统与评测基准，整合领域工具和知识库，评估模型性能
• 与工程领域专家协作，推动研究成果在真实生产环境中的验证与落地
• 扎实的机器学习与深度学习基础，熟悉大模型训练、微调或推理优化技术
• 具备Python编程能力，有较强的工程实现能力
• 对EDA、CAD、金融工程、工业自动化等工程领域有深入理解者优先
• 有Agent系统构建、工具调用、多步推理、强化学习等研究或工程经验者优先

申请策略

• 了解阿里巴巴在AI for Engineering方向的具体项目和团队，在面试中展示对业务的理解
• 准备一个能体现你解决复杂工程问题的项目案例，展示你的技术能力和创新思维
• 突出大模型训练、微调或推理优化的实际项目经验，展示技术深度
• 强调在Agent系统、工具调用、多步推理或强化学习方面的研究或工程成果
• 展示在EDA、CAD、金融工程等领域的应用案例，体现跨领域能力
• 提及高水平论文、开源项目或竞赛成绩，证明技术实力
• 深入学习大模型相关技术，如Transformer架构、微调方法（LoRA、PEFT）等
• 了解Agent系统构建，学习LangChain、AutoGPT等框架

面试指南

• 采用STAR法则（情境、任务、行动、结果）来回答项目经验类问题，突出你的个人贡献和成果
• 对于技术理解类问题，先阐述核心概念，再结合具体应用场景，展示你的深度思考
• 对于开放性问题，展现你的逻辑思维和对行业趋势的洞察，可结合具体案例
• 请介绍一个你使用大模型解决实际工程问题的项目，具体是如何设计和实现的？
• 你如何理解self-evolving和multi-agent范式？在工程优化中如何应用？
• 如何评估一个Agent系统在工程任务中的表现？你会设计哪些评测指标？
• 在将大模型应用于EDA或CAD时，你如何解决领域知识融合的问题？
• 请谈谈你对AI for Engineering未来发展趋势的看法