阿里巴巴研究型实习生-阿里妈妈-增长算法实习生（AI方向）
实习兼职阿里巴巴研究型实习生地点：北京 | 杭州状态：招聘♡ 收藏
工作描述
任职要求 必备条件： ● 计算机、人工智能、统计学、数学或相关专业硕博在读（2027届及以后毕业）。 ● 扎实的工程与算法基础：熟练掌握Python，熟悉PyTorch/TensorFlow等主流深度学习框架。 ● 深入理解推荐系统/因果推断/时序预测至少一个领域，Kaggle/KDD实战经验加分。 ● 大模型技术发烧友：熟悉Transformer架构，了解常用Prompt Engineering、微调、RAG、Agent框架等技术。 ● 能够连续实习6个月以上，每周到岗3天以上。 加分项： ● 有广告算法/用户增长项目经验者优先（附GitHub可加分）。 ● 熟悉LangChain/LLamaIndex等Agent框架，或参…
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包括英文材料
算法+
https://roadmap.sh/datastructures-and-algorithms
Step by step guide to learn Data Structures and Algorithms in 2025
https://www.hellointerview.com/learn/code
A visual guide to the most important patterns and approaches for the coding interview.
https://www.w3schools.com/dsa/
Python+
https://liaoxuefeng.com/books/python/introduction/index.html
中文，免费，零起点，完整示例，基于最新的Python 3版本。
https://www.learnpython.org/
a free interactive Python tutorial for people who want to learn Python, fast.
https://www.youtube.com/watch?v=K5KVEU3aaeQ
Master Python from scratch 🚀 No fluff—just clear, practical coding skills to kickstart your journey!
https://www.youtube.com/watch?v=rfscVS0vtbw
This course will give you a full introduction into all of the core concepts in python.
PyTorch+
https://datawhalechina.github.io/thorough-pytorch/
PyTorch是利用深度学习进行数据科学研究的重要工具，在灵活性、可读性和性能上都具备相当的优势，近年来已成为学术界实现深度学习算法最常用的框架。
https://www.youtube.com/watch?v=V_xro1bcAuA
Learn PyTorch for deep learning in this comprehensive course for beginners. PyTorch is a machine learning framework written in Python.
TensorFlow+
https://www.youtube.com/watch?v=tpCFfeUEGs8
Ready to learn the fundamentals of TensorFlow and deep learning with Python? Well, you’ve come to the right place.
https://www.youtube.com/watch?v=ZUKz4125WNI
This part continues right where part one left off so get that Google Colab window open and get ready to write plenty more TensorFlow code.
深度学习+
https://d2l.ai/
Interactive deep learning book with code, math, and discussions.
推荐系统+
[英文] Recommender Systems
https://www.d2l.ai/chapter_recommender-systems/index.html
Recommender systems are widely employed in industry and are ubiquitous in our daily lives.
因果推断+
https://web.stanford.edu/~swager/causal_inf_book.pdf
How best to understand and characterize causality is an age-old question in philosophy.
Kaggle+
[英文] Kaggle Learn
https://www.kaggle.com/learn
Gain the skills you need to do independent data science projects.
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