阿里巴巴 – 未来生活实验室-多模态大模型和认知推荐方向日常实习生 职位分析和面试指导

职位描述：

1. 多模态对齐（超大规模通用预训练、电商场景高效垂域SFT、训练部署加速、开放词汇理解）；
2. 增强式MLLM（RAG、CoT、MoE、Agent、RLHF、多轮交互学习）；
3. 数据中心飞轮（自动化数据收集/治理/合成、资源高效/集约学习）；
4. 基于大模型技术的搜推场景数据增强，知识增强，标签修正。

职位要求：

1. 计算机视觉、自然语言处理、机器学习、数据挖掘、人工智能等相关专业的全日制在读硕士/博士；
2. 熟练掌握Tensorflow、Pytorch等深度学习框架，扎实的编程基础，具备独立的算法实现能力；
3. CV、NLP、ML等基本功底，有MLLM实操经验，参与过大模型预训练，SFT，RLHF等项目者优先；
4. 良好的逻辑分析能力和数理基础，对算法原理及应用有较深入的理解，在人工智能顶级会议/期刊中发表论文者优先；
5. 能长时期线下实习者优先。
【加分项】
1. 在高影响力的开源项目中，做出过核心贡献；
2. 在国际竞赛（如：ACM ICPC, Kaggle, KDD Cup, SemEval等）中获得过优异成绩。

招聘部门：

阿里巴巴

工作地点：

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：

阿里巴巴未来生活实验室的多模态大模型和认知推荐方向实习岗位是一个极具挑战性的机会。这个职位最核心的要求是具备实际的多模态大模型(MLLM)项目经验，包括预训练、监督微调(SFT)和强化学习人类反馈(RLHF)等关键技术环节。面试官会特别关注你在这些领域的实操能力，而不仅仅是理论知识。此外，电商场景的应用经验、数据处理能力以及在顶级会议发表论文的经历都会成为重要加分项。 在准备面试时，建议你重点梳理自己在多模态大模型方面的项目经验，特别是那些能够体现你解决实际问题能力的案例。准备好详细解释你在项目中承担的具体角色、遇到的挑战以及解决方案。对于技术细节，如模型架构选择、训练优化技巧等要有深入理解。如果你有论文发表或竞赛获奖经历，确保能够清晰地阐述你的贡献和创新点。同时，也要准备一些关于电商场景下多模态技术应用的想法，展示你对业务场景的理解能力。