内推|阿里国际|2027届实习生招聘开启!

😇 目标:2027届毕业生
📍 部门:国际数字商业集团-阿里国际站-交易履约技术部
🚀 岗位:AI应用开发工程师-实习

【岗位职责】
1、负责将大模型(LLM)能力落地到实际业务场景,包括但不限于Prompt工程、智能对话、知识库建设、内容生成及业务流程自动化
2、设计并开发AI Agent系统及其框架,负责任务规划、多步推理(CoT)、工具调用(Function/Tool Calling)、记忆管理及多智能体协同等核心模块的实现
3、构建LLMOps全链路流程,包括大模型应用评测、监控告警、数据标注及RAG(检索增强生成)全链路优化(如切片算法、召回重排等)
4、参与大模型业务应用平台的研发,推动MCP(模型控制协议)生态建设、工作流编排及代码生成等提效工具的开发,构建高可靠、高扩展的AI架构

【岗位要求】
1、 基础条件:计算机、软件工程、人工智能等相关专业优先
2、专业能力:
    + AI编程工具重度玩家:Cursor、Claude code等AI编程工具重度或顶级玩家,具备极强的Prompt编写与调优能力,有过完整的项目级开发经验
    + 大模型能力理解与掌握:理解主流LLM的能力与局限,能够清晰拆解任务并通过LLM或确定性逻辑兜底实现;熟悉主流大模型的应用范式(Context Engineering、Prompt Engineering、Agent、工具/函数调用等等)及主流Agent框架(如LangChain等)
    + 扎实的代码和工程能力:具备扎实的计算机基础知识,深入理解数据结构、算法、网络和操作系统等相关知识,能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
3、加分项
    + 有AI应用或Agent实际落地经验:包括不限于RAG系统、多智能体编排、结合MCP、Skill等的Agent项目
    + 开源贡献或技术影响力:在Github上有高质量AI项目、技术博客或社区影响力

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上周组里招人,我面了六个候选人,回来跟同事吃饭的时候聊起一个让我挺感慨的现象。前三个候选人,算法题写得都不错。第一道二分查找,五分钟之内给出解法,边界条件也处理得干净。第二道动态规划,状态转移方程写对了,空间复杂度也优化了一版。我翻他们的简历,力扣刷题量都在300以上。后三个呢,就有点参差不齐了。有的边界条件没处理好,有的直接说这道题没刷过能不能换个思路讲讲。其中有一个女生,我印象特别深——她拿到题之后没有马上写,而是先问我:“面试官,我能先跟你确认一下我对题目的理解吗?”然后她把自己的思路讲了一遍,虽然最后代码写得不是最优解,但整个沟通过程非常顺畅。这个女生的代码不是最优的,但当我问她“如果这里是线上环境,你会怎么设计’的时候,她给我讲了一套完整的方案——异常怎么处理、日志怎么打、怎么平滑发布。她对这是之前在实习的时候踩过的坑。”我在想LeetCode到底在筛选什么?我自己的经历可能有点代表性。我当年校招的时候,也是刷了三百多道题才敢去面试。那时候大家都刷,你不刷就过不了笔试关。后来工作了,前三年基本没再打开过力扣。真正干活的时候,没人让你写反转链表,也没人让你手撕红黑树。更多的是:这个接口为什么慢了、那个服务为什么OOM了、线上数据对不上了得排查一下。所以后来我当面试官,慢慢调整了自己的评判标准。算法题我还会出,但目的变了。我出算法题,不是想看你能不能背出最优解。而是想看你拿到一个陌生问题的时候,是怎么思考的。你会先理清题意吗?你会主动问边界条件吗?你想不出来的时候会怎么办?你写出来的代码,变量命名乱不乱、结构清不清楚?这些才是工作中真正用得到的能力。LeetCode是一个工具,不是目的。它帮你熟悉数据结构和常见算法思路,这没问题。但如果你刷了三百道题,却说不清楚自己的项目解决了什么问题、遇到了什么困难、你是怎么解决的,那这三百道题可能真的白刷了。所以还要不要刷LeetCode?要刷,但别只刷题。刷题的时候,多问自己几个为什么:为什么用这个数据结构?为什么这个解法比那个好?如果换个条件,解法还成立吗?把刷题当成锻炼思维的方式,而不是背答案的任务。毕竟面试官想看到的,从来不是一台背题机器,而是一个能解决问题的人。
牛客51274894...:意思是光刷力扣还不够卷
AI时代还有必要刷lee...
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