阿里算法工程-机器学习一面

ByteIntern：面向2027届毕业生（2026年9月-2027年8月期间毕业），为符合岗位要求的同学提供转正机会。团队介绍：字节跳动商业信任与安全算法团队聚焦于通过 AI 技术（包括但不限于大模型 / Agent / 多模态等）识别治理问题广告内容与广告主，助力降低虚假宣传、不良暗示等内容发生概率，提升广告质量。该方向也是行业共同关注、长期研究的方向，在这里你可以基于平台能力及内容，深耕算法优化，为商业化各业务（广告、电商、本地生活等）提供安全解决方案。团队在 Agent 领域深耕技术及其在新一代智能化审核系统中的落地与创新。岗位职责1. 搭建风险感知、风险研判、审核策略优化等智能体能力，支持交互类智能体训练2. 参与审核链路的完全自主进化体系构建3. 跟踪 Agent 前沿技术并进行可行性验证（如Perference-based RL、多智能体协作、DeepResearch、数据和模型的scaling、轻量化模型新RL范式），支持数据基建和模型infra的基建工作，并在商业化安全场景中验证落地岗位要求1. 27届硕士或博士在读，计算机、电子信息或相关专业；2. 有扎实的代码能力、数据结构和基础算法功底，熟练掌握C/C++或Python编程语言；3. 熟悉机器学习和大模型基础原理，有大模型预训练、微调、强化学习、Agent搭建经验者优先；4. 在ACM/ICPC、Top Coder、Kaggle等比赛中有优异的表现和获奖经历者优先；5. 在大模型/Agent领域主导过重大影响力项目，或发表过顶会顶刊论文者优先；6. 出色的问题分析和解决能力，能够独立解决复杂的技术问题；7. 良好的沟通协作能力，能够与团队紧密合作，共同推进项目进展。base北京/上海。感兴趣请发送简历到hantao.zhang@bytedance.com，或投递到 https://job.toutiao.com/s/eZgZS9P7e24

大家好，我是阿术。上一个文章提了，我在研二找实习的时候的拿到了阿里云和蚂蚁的 offer，这篇文章详细聊聊是怎么拿下这两个 offer 的。主要分为以下几个方面：个人准备招聘信息获取笔试面试个人准备我们这个专业技术岗一般就是开发和算法，算法薪资高一些，但是要求也高，普遍需要论文，我虽然也有，但是内容偏传统，不是机器学习算法，而且我们实验室主流的找工作方向都是开发，所以我也就按照开发岗的要求来准备。开发岗在笔面考察上就是项目、八股和算法。项目。读研时做过一些质量还不错的横向纵向，所以我就没有花精力另外准备项目，在实验室项目上改巴改巴就完事了。所以如果大家实验室做过一些质量还行，技术栈也匹配的项目...

其实我在CSDN博客看到过一篇类似的文章讲得很透彻，主要内容就是把Agent项目拆解成工具定义、控制策略、决策逻辑、监控反馈四个维度，我自认为这个框架非常实用。

“如果想要去ai相关的岗位实习，需要先学习什么内容，可以给个学习路线吗（比如先要学习什么做基础然后学到什么程度之类）。”这是很多同学想了解的问题,我浅谈一下自己的学习路线，仅供参考。阶段一：打好地基 🧱Python编程：重点掌握核心语法、数据结构和面向对象（OOP）思想。目标：能熟练使用Python解决问题，至少刷完LeetCode简单和中等难度的题目。数学基础：理解高数、线性代数、概率论的核心思想。目标：不要求背公式，但要懂原理。阶段二：迈入核心 🧠机器学习基础：学习监督/无监督学习、分类、回归等经典理论。目标：熟练掌握NumPy、Pandas、Scikit-learn这“三件套”，能独立完成一个简单项目深度学习入门：理解神经网络（NN）、CNN、RNN等核心概念。目标：推荐PyTorch框架，并能搭建一些小项目。阶段三：垂直深耕 🚀针对心仪岗位（以AI Agent为例）针对学习，了解相关岗位需求大语言模型 (LLM) 基础：核心是理解Transformer模型原理并学会如何调用GPT等大模型的API。Prompt Engineering：学习如何写出高质量的提示词，让LLM精准理解你的意图Agent开发框架：重点学习LangChain或LlamaIndex。目标：能用框架调用LLM、连接外部知识库或工具，并搭建一个简单的应用阶段四：动手实践 💻项目是简历的敲门砖！ 可以利用前几个阶段学习的内容写一个小项目，将代码上传到GitHub，并写一份清晰的README文档，可以成为你面试时的Demo。可能很多时候一开始摸着石头过河会有点迷茫，但最重要的是一定要多动手、多实践