拼多多
大模型算法工程师【2027届云弧计划】
大模型算法工程师【2027届云弧计划】
发布于 大约 2 个月前普通员工/个人贡献者
上海市
无经验要求
全职员工
仅现场办公
学历未注明
研究与开发 (研发)
PyTorch
强化学习
预训练
LLM
多模态
SFT
电商
大模型
AB实验
AI 估算 · 20k–30k
大厂核心算法岗位，技术前沿，应届生薪资较高，市场竞争力强。
职位详情
关于这个职位
这是一个面向2027届应届生的大模型算法工程师职位，你将加入拼多多，参与多模态大模型基座的研发与优化，探索Long Context、Agent-RL等前沿技术，并将模型能力落地到电商搜索、推荐、智能客服等业务场景，实现技术价值闭环
岗位技术含量高，成长空间大
工作职责
大模型基座研发与优化：参与构建及优化面向电商领域的多语言、多模态（图/视频/语音等）大模型基座，全流程深入数据处理、样本标注、模型预训练（Pretrain）、有监督微调（SFT）/强化学习（RL）等关键环节
前沿技术探索与创新：持续跟踪并攻关大模型领域的前沿方向(如：Long Context、Agent-RL、更高效的训练/推理框架等），通过算法创新持续提升模型的准确性、泛化性与性能
大模型应用落地与赋能：将先进的模型能力与电商业务场景结合，主导技术方案的设计与实现，具体应用方向包括但不限于：
体验革新：AI 交互式搜索、生成式推荐、智能导购、智能运营助手、智能客服机器人等
内容创造：高质量多语言、多模态（文字、图片、视频等）的商品信息生成、数字人互动等
效率提升：漏斗效率优化、实时翻译、智能代码助手等
技术价值闭环：深度理解业务场景，利用平台丰富的数据资源，推动技术创新落地，并通过AB 实验等科学方法验证技术价值，最终提升用户、商家体验和商业效益
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 参与前沿大模型研发，技术积累含金量高，紧跟AI行业最热方向
- 公司平台大，数据资源丰富，业务落地场景多，能快速积累实战经验
- 拼多多薪资待遇在行业内具有竞争力，尤其是核心算法岗位
- 技术难度高，需要持续学习新知识，对学习能力和抗压能力要求高
- 竞争激烈，同批次候选人可能来自顶尖院校，需要通过突出贡献脱颖而出
- 适合对AI技术有浓厚兴趣、学习驱动力强、愿意在高压环境中快速成长的应届生
缺点 / 挑战
- 业务压力大，需要快速迭代模型并验证效果，可能导致高强度工作
角色解读
- 从算法工程师成长为高级算法专家，深入研究大模型底层技术
- 可向技术管理方向发展，带领团队攻克复杂业务问题
- 未来可在AI领域深耕，成为行业顶尖技术人才，或转向技术架构师
- 参与构建和优化电商领域的大模型基座，涵盖数据处理、样本标注、模型预训练、SFT和强化学习等全流程
- 跟踪并攻关大模型前沿技术，如Long Context、Agent-RL，提升模型性能和泛化能力
- 将模型能力落地到AI搜索、生成式推荐、智能导购等业务场景，主导技术方案设计与实现
- 通过AB实验等科学方法验证技术价值，推动技术创新提升用户和商家体验
- 扎实的机器学习、深度学习基础，熟悉大模型训练原理和常见架构
- 熟练使用Python及主流深度学习框架（如PyTorch），具备数据处理和模型调优经验
- 了解多模态、强化学习、NLP等方向，有相关项目或论文经验更佳
- 具备良好的工程能力和团队协作能力，能够将算法落地到实际业务
申请策略
- 提前了解拼多多的电商业务和大模型应用方向，在面试中展现业务理解
- 准备一个能体现技术深度和工程能力的项目故事，突出从问题到解决的完整过程
- 突出相关项目经验，如参与过的大模型训练、微调或多模态项目
- 如果有顶会论文或竞赛获奖，务必重点展示
- 强调技术深度，如对Transformer、RLHF等原理的理解
- 系统复习大模型训练流程，包括数据预处理、预训练、SFT、RL等
- 动手实现一个简单的LLM微调项目，熟悉主流框架（如Hugging Face）
- 了解强化学习基础知识，特别是RLHF和大模型结合的方法
面试指南
- 对于技术原理问题，建议从基础概念出发，逐步深入，结合具体例子
- 针对项目类问题，采用STAR原则（Situation, Task, Action, Result）结构化回答
- 对于开放性设计题，先明确问题边界，提出多种方案并比较优劣，最后给出推荐
- 请解释Transformer的Self-Attention机制，并说明其在Large Language Model中的变体
- 描述一下你如何设计一个电商场景下的多模态搜索模型，包括数据、模型选型等
- 谈谈你对RLHF的理解，以及训练过程中的挑战和解决方案
- 给出一个你曾经解决过的技术难题，你是如何分析和解决的？
- 如何在资源有限的情况下提高大模型训练效率？
职位点评
70
综合评分
大厂核心AI岗，技术前沿，薪资优厚，WLB不确定。
更适合这类人
最适合重视技术成长和薪资回报、愿意为技术突破投入时间和精力的求职者。
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35
使命价值70
薪资福利
80较高
大厂核心算法岗位薪资通常处于市场偏高水平，但JD未披露具体薪资和福利，仅能通过行业标准判断。
薪资信号未披露（AI估算：20K-30K/月）
成长发展
95较高
该职位聚焦前沿大模型技术，涉及预训练、强化学习、多模态等，技术成长空间极大，且业务落地机会多。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈大模型、LLM、多模态、Pretrain、SFT、RL、Long Context、Agent-RL
业务类型profit_center
工作生活
35较低
拼多多为现场办公，上海核心地点，但JD未提及弹性工作或WLB，且行业普遍强度较高，生活平衡可能受影响。
工作模式仅现场办公
办公地点市区核心地段
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
70中等
电商属高速增长行业，AI技术赋能业务有明确价值，社会影响力中性，但技术创新直接驱动用户体验和商业效益。
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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