阿里巴巴 – 大模型Multi-Agent算法实习生 职位分析和面试指导

职位描述：

1. 深入探索LLM在深度推理、深度研究（Deep Research）、Code Agent等领域的技术研究，推动AI技术在实际应用中的突破；
2. 立足Multi-Agent应用体系，优化Multi-Agent自动构建、Agent通信语言、Memory机制、Reflection机制等算法方案。
3. 探索工业级的Multi-Agent强化学习算法方案，提升Multi-Agent系统的执行效率和结果对齐准确度。在创新应用场景中，优化长上下文场景的推理算法架构，探索System2技术边界。
4. 与团队成员紧密合作，作为应用算法同学，完成论文产出，同时确保研究成果能够无缝集成到现有创新产品中。

职位要求：

1.计算机科学、人工智能、机器学习，自然语言处理（NLP）等相关领域的硕士或博士在校生；
2.熟练掌握至少一种开源Multi-Agent框架（例如LangGraph），具有良好的编程习惯；
3.熟悉多智能体系统，具有深度推理、Deep Research、Code Agent等相关算法经验优先；
4.具备较强的分析问题和解决问题的能力，逻辑思维清晰，拥有良好的自学能力；
5.拥有Neurips、ICML、ICLR、ACL、EMNLP等顶级会议经验者优先。

招聘部门：

阿里巴巴

工作地点：

北京/杭州

注意：为了确保您掌握真实的招聘信息，上述信息均为原始内容。我们的“面试建议”和“模拟面试”均基于原始招聘信息设计和提供。

面试建议：

阿里巴巴的大模型Multi-Agent算法实习生职位是一个极具挑战性的岗位，它要求应聘者不仅具备扎实的算法基础，还需要在Multi-Agent系统领域有深入的研究和实践经验。这个岗位的特殊之处在于它聚焦于LLM在深度推理、Deep Research和Code Agent等前沿领域的应用，同时需要优化Multi-Agent系统的多个关键机制。面试官会特别关注你在这些具体技术领域的理解和实践经验。 为了准备这个面试，建议你重点复习Multi-Agent系统的核心概念和开源框架，特别是LangGraph的使用经验。准备几个你在深度推理或Code Agent方面的实际项目案例，能够清晰地阐述你在项目中承担的角色和取得的成果。同时，熟悉强化学习在Multi-Agent系统中的应用，以及长上下文场景的优化方法。如果你有相关领域的论文发表，一定要详细准备论文的创新点和实现细节。面试中可能会涉及算法设计和优化的问题，建议提前练习如何系统性地分析和解决复杂问题。