阿里巴巴-Java AI Agent 应用开发工程师招聘

1. 大模型相关经历深挖：你项目里最核心的贡献是什么，怎么验证有效2. 对比学习 loss：负样本和正样本拉不开/太像了，你会怎么改损失或采样3. FlashAttention 跟普通 attention 的差异？实现里 QK^T、softmax、PV 这几步怎么落4. 3D 并行里 DP/DDP 你怎么理解；实际落地时通信瓶颈一般卡在哪些环节5. 14B：FP16 权重大概多大；训练还要加哪些；INT8 大概能省多少6. torch.contiguous() 干嘛的？推理为什么在意连续性7. 代码：读 txt 井字棋（3×3），判断当前玩家是否获胜8. 交叉熵损失：解释/怎么写9. 线性回归用 SGD：更新公式怎么推/怎么写⭕如果你现在：- 春招/秋招没方向- 简历没人看- 面试总挂- 不知道怎么准备📳对于想求职算法岗的同学，如果想参加高质量项目辅导，提升面试能力，欢迎后台联系。

整体面试还是不错的，发下面经给大家参考～1.实习介绍2.在微调大模型时使用过哪些框架3.CLIP模型的zero-shot能力是如何实现的？4.Transformer中Pre-Norm和Post-Norm的设计差异是什么？对模型训练稳定性和性能有何影响？5.在生成式大模型（如LLaMA、GPT）中，为何通常采用Decoder-only架构而非Encoder-Decoder结构？6.请描述大模型中自然语言理解模块的具体实现方案，包括语义解析和意图识别的关键技术。7.针对Transformer模型推理过程，会采用哪些优化手段8.请阐述检索增强生成（RAG）的核心原理，并说明如何通过RAG缓解大模型的幻觉问题。9.vLLM框架的核心优化原理是什么？其在动态批处理和显存管理上有哪些创新设计？10请对比RLHF、PPO、DPO算法的技术差异、优缺点及适用场景

发面经攒人品中～1．实习的项目背景是什么？2．实习的项目比传统匹配方式有什么优势？3．若项目中模型执行不成功，会如何处理？4．若用户量大幅增长，实习的项目相关系统能否应对，瓶颈是什么？5．你平时会使用大模型处理哪些任务，觉得大模型在哪些任务上处理得好，哪些任务处理得不好？6．你做的另一个项目的核心目标和整体架构是什么？7．长期记忆相关设计还有哪些可优化的点？8．Agent领域的发展趋势是什么？9．若代码生成成本越来越低，工程师的核心竞争力会发生什么变化？10.平时会通过哪些渠道关注 AI 技术动态？11.最近有没有遇到印象深刻的 AI 应用？

继续来分享下之前的面经~欢迎友好讨论，信息共享1.介绍一下你的实习经历和主要工作内容。2.在微调大模型时，你使用过哪些框架？它们的优缺点分别是什么？3.CLIP 模型的 zero-shot 能力是如何实现的？它在多模态任务中的应用有哪些优势？4.Transformer 中 Pre-Norm 和 Post-Norm 的设计差异是什么？对模型训练稳定性和性能有何影响？5.在生成式大模型中，为何通常采用 Decoder-only 架构而非 Encoder-Decoder 结构？6.请描述大模型中自然语言理解模块的具体实现方案，包括语义解析和意图识别的关键技术。7.针对 Transformer 模型推理过程，你会采用哪些优化手段？8.请阐述RAG的核心原理，并说明如何通过 RAG 缓解大模型的幻觉问题。9.vLLM 框架的核心优化原理是什么？其在动态批处理和显存管理上有哪些创新设计？10.请对比 RLHF、PPO、DPO 算法的技术差异、优缺点及适用场景。