【阿里巴巴】LLM岗校招实习内推

海量HC，要求毕业时间 2026.11 ~ 2027.10
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#校招##2027届#

岗位1： AI 算法工程师 - 电商场景 AI 应用开发

【职位描述】：围绕真实电商核心场景，参与AI应用的系统化构建与优化，把AI变为业务增长引擎，具体工作包括：
◦AI应用全生命周期演进： 深度参与业务问题建模、应用架构设计、上下文工程、训练数据构建、自动化评估体系、模型后训练优化等
◦数据飞轮构建： 打造高质量数据生产链路，探索合成数据（Synthetic Data）与高效蒸馏技术方案，跑通“业务-模型-反馈”迭代闭环
◦评测体系构建： 面向业务目标，设计完备的AI应用效果评估体系，构建自动化评估框架，建立离线评估与在线业务指标联动的量化评估能力
◦强化学习与奖励机制设计： 构建可工程化的Reward体系与RL训练环境，提升模型在垂直业务场景中的可控性与泛化能力
◦AI外部能力体系搭建： 实现AI应用所需的知识库（RAG）、长短期记忆系统（Memory）、工具调用、多Agent协作框架等
◦多模态AI应用开发： 构建AI应用的多模态感知与推理能力，解决在UI自动化、视觉理解与审核、多模态会话等场景的落地应用问题

【职位要求】：
•学历学术背景， 计算机/人工智能/数学等相关专业硕士及以上学历，在 ACL/EMNLP/NAACL/NeurIPS/ICML/ICLR等顶级会议上发表论文者优先
•AI应用构建能力， 掌握主流AI协议（MCP、Skills等）、记忆系统（Memory）、知识库（RAG），独立开发过具备一定影响力AI应用者优先
•模型理解与优化， 熟悉Transformer和主流LLM模型架构，具备模型后训练优化（SFT/DPO/RL）能力，拥有Agentic RL训练实操经验者优先
•AI-Native代码能力， 如臂使指的掌握至少一门编程语言，熟练驾驭AI Coding工具，能够通过Vibe Coding快速构建项目原型，有实际AI Coding项目落地经验者优先
•工程与系统素养， 熟练掌握Git、命令行等研发工具，了解分布式系统、数据库、计算机组成，具备大规模数据处理能力者优先
•极客精神： 对新技术有近乎本能的渴望，能够独立阅读论文/技术报告等并快速复现，快速主动尝试落地先进开源项目，对主流AI开源项目有贡献者优先。
（备注：此岗位包含agent算法、后训练 LLM 算法、评测。）

岗位2：AI 研发工程师 - 全栈化业务研发
【职位描述】
随着 AI 技术的发展，软件工程的范式正在发生根本性改变。在这支团队，我们不再使用“前端”、“后端”、“Java 开发”这样传统的职能来划分岗位。我们认为，未来的工程师不应只是把需求文档翻译成代码的执行者，而应该是端到端解决复杂问题的“系统构建者”。
在这里，你的日常工作画面不再是接需求、写 CRUD 接口。你将直接面对真实的商业场景，用 AI 作为核心计算引擎，通过严谨的工程手段，让大模型在真实业务环境中稳定落地。你将获得一种全新的能力：跨越技术栈的边界，直接用智能技术为数亿消费者和千万商家创造看得见、摸得着的商业价值。
我们是建设核心电商系统技术底座的团队，直接支撑淘宝天猫的商业运转效率。我们致力于通过智能的新方法不断优化消费者体验，并对商家的经营效率负责。我们追求智能技术的上限，将前沿的 AI 知识和澎湃的算力，转化为实实在在的生产力。我们期望成为世界一流的 AI 研究和应用团队，让科技进步真正造福万家灯火。
为了支撑这种全新的工作模式，你将有机会主导从问题发现到智能规模化的完整闭环：
1定义问题： 从复杂业务中抽象核心模型
▪归因与建模：深入业务一线，通过数据挖掘和特征分析，完成现象归因。弄清楚“真正有价值的问题是什么”，并明确解决目标。
▪架构设计：针对定义好的业务问题进行数学与逻辑建模，从零设计高度灵活的 AI 原生架构（AI-Native Architecture）。
2收敛问题： 将 AI 的“不确定性”转化为工程的“确定性”
▪环境构建：搭建能够让 AI 与现有系统、数据进行交互的运行环境。
▪工程迭代：面对大模型带来的“无数种可能性”，你需要通过严谨的工程手段——包括调试、旁路测试、回测、自动化评测与仿真模拟，不断打磨和迭代 AI 解决问题的路径，将发散的可能性收敛为“几个最优、可落地的选项”。
3内化能力： 实现智能的规模化复制
▪经验沉淀：通过复盘与反思，提取成功解决问题的业务路径和技术经验。
▪系统演进：将这些成功经验，以训练、系统架构优化、上下文工程等形式，深度内化为稳定、可复用的模型能力与系统底座，实现智能的规模化应用。

【职位描述】
1. 专业技能
•对人工智能、计算机科学、大模型或数学有较深的认知和理解。
•工程实践：具备优秀的代码能力，至少在一种主流编程语言（如 Java / Python / JS 等）上有深度的实践经验。
•算法基础：在 CV（计算机视觉）或 NLP（自然语言处理）方向有扎实的理论基础。
2. 核心素质
•学习能力：具备快速啃透前沿论文（Paper）的能力，并能将理论知识转化为工程代码。
•开放性与动手能力：拒绝纸上谈兵。有自己独立完成的小项目（开源项目或个人 Demo），展现极客精神。
•好奇心与想象力：面对未知事物有独特的想法，具备敏锐的问题定义能力和坚韧的解决问题能力。
•审美追求：技术亦有审美。我们看重你是否能提出打动人心、简洁优雅的好想法。
•高能动性：具备强烈的自驱力，能够主动探索边界，而不是等待被分配任务。
（备注：此岗位包含AI 业务研发、AI 工具研发、AI 数据研发、AI 前端、AI 测试、agent 开发等等。）