大模型团队招人(校招)：阿里巴巴智能信息，2025届春招来了！

阿里巴巴智能信息，2025届春招开始啦，欢迎有意向的优秀同学扫码投递。实习的内容也是大语言模型的核心方向Alignment，在这里有丰富的实验资源、良好的数据支持、优秀的师兄师姐带领你进入大模型的全新领域。内推直达：https://talent.quark.cn/campus/qrcode/apply/positions?code=V3Txwo9_tpl17rs2C9ZtjA== (选择算法工程师--大模型)

我们重视技术探索 与业务实践 相结合，通过数据，算力，算法的scaling law原则全面提升模型的Helpful，Honesty及Harmfulness 相关岗位的基础要求如下：

Alignment 大语言模型对齐算法工程师

工作地点：杭州 / 北京

职位责任：负责大语言模型的偏好对齐算法，价值观建模，提升大模型的安全能力、增强模型的指令遵从能力、加强自研大模型的回答事实准确率，提升大模型在文创，教育，法律，RAG等场景下的模型综合能力。

技能要求：

计算机、控制科学、软件工程、人工智能等相关学科硕士及以上学位
熟悉大模型的相关基础知识，具备大语言模型大规模相关训练基础知识
熟悉强化学习（RL）概念深入了解PPO相关算法知识，了解DPO，IPO等非RL对齐手段及方法
良好的技术沟通及协作能力

加分项：

扎实的Python或者C++编程功底，了解PyTorch，Deepspeed，Megatron，vLLM等大模型训练推理技术栈
相关领域顶会、开源项目参与

Agent 大模型智能体算法工程师

工作地点：杭州 / 北京

职位责任：负责大语言模型，多模态大模型的智能体算法构建，结合夸克已有大量高质量语料库，小工具，检索等能力构建复杂大模型智能体系统。提升大模型自主工具调用及工具创造能力，增强Agent在文创，教育，法律，RAG等场景下的综合能力。

技能要求：

计算机、控制科学、软件工程、人工智能等相关学科硕士及以上学位
熟悉大模型智能体相关基础知识，具备大模型相关知识
熟悉ReAct，ReST等大模型智能体推理及训练范式，了解大模型预训练，微调基础手段
良好的技术沟通及协作能力

加分项：

参与过知名大模型项目的相关Agent构建工作，相关领域顶会、开源项目参与

如有相关问题可以联系个人邮箱 tsaoyu@gmail.com / 或者企业邮箱 molan.cy@alibaba-inc.com

如何系统的去学习大模型LLM ？

大模型时代，火爆出圈的LLM大模型让程序员们开始重新评估自己的本领。 "AI会取代那些行业？""谁的饭碗又将不保了？"等问题热议不断。

事实上，抢你饭碗的不是AI，而是会利用AI的人。

继科大讯飞、阿里、华为等巨头公司发布AI产品后，很多中小企业也陆续进场！超高年薪，挖掘AI大模型人才！ 如今大厂老板们，也更倾向于会AI的人，普通程序员，还有应对的机会吗？

与其焦虑......

不如成为「掌握AI工具的技术人」，毕竟AI时代，谁先尝试，谁就能占得先机！

但是LLM相关的内容很多，现在网上的老课程老教材关于LLM又太少。所以现在小白入门就只能靠自学，学习成本和门槛很高。

针对所有自学遇到困难的同学们，我帮大家系统梳理大模型学习脉络，将这份 LLM大模型资料 分享出来：包括LLM大模型书籍、640套大模型行业报告、LLM大模型学习视频、LLM大模型学习路线、开源大模型学习教程等, 😝有需要的小伙伴，可以 扫描下方二维码 领取🆓**↓↓↓**

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一、LLM大模型经典书籍

AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点，那以下这些大模型书籍就是非常不错的学习资源。

二、640套LLM大模型报告合集

这套包含640份报告的合集，涵盖了大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师，还是对AI大模型感兴趣的爱好者，这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示。(几乎涵盖所有行业)

三、LLM大模型系列视频教程

四、LLM大模型开源教程（LLaLA/Meta/chatglm/chatgpt）

LLM大模型学习路线 ↓

阶段1：AI大模型时代的基础理解

目标：了解AI大模型的基本概念、发展历程和核心原理。
内容：
- L1.1 人工智能简述与大模型起源
- L1.2 大模型与通用人工智能
- L1.3 GPT模型的发展历程
- L1.4 模型工程
- L1.4.1 知识大模型
- L1.4.2 生产大模型
- L1.4.3 模型工程方法论
- L1.4.4 模型工程实践
- L1.5 GPT应用案例

阶段2：AI大模型API应用开发工程

目标：掌握AI大模型API的使用和开发，以及相关的编程技能。
内容：
- L2.1 API接口
- L2.1.1 OpenAI API接口
- L2.1.2 Python接口接入
- L2.1.3 BOT工具类框架
- L2.1.4 代码示例
- L2.2 Prompt框架
- L2.3 流水线工程
- L2.4 总结与展望

阶段3：AI大模型应用架构实践

目标：深入理解AI大模型的应用架构，并能够进行私有化部署。
内容：
- L3.1 Agent模型框架
- L3.2 MetaGPT
- L3.3 ChatGLM
- L3.4 LLAMA
- L3.5 其他大模型介绍

阶段4：AI大模型私有化部署

目标：掌握多种AI大模型的私有化部署，包括多模态和特定领域模型。
内容：
- L4.1 模型私有化部署概述
- L4.2 模型私有化部署的关键技术
- L4.3 模型私有化部署的实施步骤
- L4.4 模型私有化部署的应用场景

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