你已经做过检索项目，看到千问实习写“硕士优先”，要不要花一晚重做简历？我的建议是先确认申请范围。北京的算法实习生-RAG检索算法原文是“计算机科学、人工智能、电子工程、数学、统计学等相关专业硕士及以上学历优先”。[1] 这句话没有明确排除本科，也没有明确承诺接受本科在读申请。
同属千问相关实习，杭州的千问-日常算法实习-垂类AI搜及 Agent 应用写的是“计算机/人工智能相关专业硕士及以上学历。”[2] 如果你目前是本科在读，不能按已经满足这条书面要求来准备。两份岗位的下一步不同，不必只凭RAG或Agent的标题一起判断。
先把学籍、毕业时间和到岗安排问清
两张官方页面都列出毕业日期范围为 2027年10月31日至2029年12月31日。[1][2] 这是申请时还要核对的独立条件；学历句里的“优先”不会自动取消毕业时间限制。
对于北京RAG岗，找到招聘方提供的咨询渠道后，可以把问题写具体。以下消息由编辑拟写，供询问时参考：
我目前是____专业本科在读，预计____年____月毕业，可在北京每周到岗____天、持续____个月。看到岗位写“相关专业硕士及以上学历优先”，想确认这条实习目前是否接受本科在读申请？是否还有页面未展示的最低学历或学籍要求？
把实际情况填进去，再决定是否针对这份岗位重写项目材料。没有得到答复时，资格仍待确认，不宜把它当成已确认适合自己的申请机会；杭州Agent岗则已有明确的硕士及以上书面要求。其他岗位也值得继续看，不必把准备时间全部压在一个未确认的例外上。
时间安排同样需要按各自原文核对。北京RAG岗要求“实习期3个月以上，一周到岗4天及以上”，并写明“实习半年以上的优先”。[1] 杭州Agent岗写的是“可长期实习 3 个月以上，一周到岗 4 天以上”。[2] “4天及以上”和“4天以上”不要直接合并成同一承诺；如果你只能每周四天，应把这一点单独问清。
资格确认之后，项目材料讲哪个环节
北京RAG岗的工作对象很具体：query理解、语义召回、listwise排序，以及基于Agent思想的自动化数据生产和效果评估流程。[1] 因而，比起再补一排框架名，我更建议你检查已有项目到底动过检索的哪一环。若只接入向量库，就如实写到这里；若改过召回或排序，可以补上原有做法、改动和对比结果。没有做过的环节，不要靠改写简历补出来。这是准备建议，不是雇主公布的面试题。
学历需要确认，不代表技术要求也空着。这份RAG岗仍要求在自然语言处理、信息检索或通用人工智能等方向具有良好学术基础与实践能力，熟悉主流深度学习框架，并对大模型训练、Agent等有一定了解；大模型相关研究或落地经验是优先项。[1] 只有一个可运行的聊天界面，尚不足以说明你与这些要求的对应关系。
如果你符合杭州Agent岗的学历条件，准备重点还要往实验说明上移。该岗职责明确写了设计实验方案、分析对比及消融结果；要求中写有熟悉Python、掌握C/C++等至少一门系统级语言，以及掌握PyTorch/TensorFlow至少一个深度学习框架。[2] 它还要求有项目或科研经历，能提供项目成果、论文、竞赛或专利等证明；不应读成必须同时拿出所有类型的成果。[2]
申请前回到上方官方岗位标题核对当前要求。还想找别的选择，可以继续看JIA阿里巴巴国内算法实习筛选。这是比较机会的入口，不替代官方申请页，也不保证筛选中的每条岗位都接受本科生。
数据范围与时效
本文定向观察两条提取时仍活跃、正文完整的实习记录。数据截至 2026年10月29日 09:02:46.515991 北京时间，按首次观察定位样本，窗口为北京时间 2026-10-29 00:00:00 起（含），至 2026-10-29 09:02:46.515991 止（不含）。这是日内选样，不是全天新增盘点，首次观察也不等于雇主开岗。
所选招聘来源采集成功、列表完整且无解析失败；两份官方完整职责与要求于 2026年10月29日 09:05:22 北京时间复核。[1][2] 本文未测试申请提交，也未获得招聘方关于本科学籍的答复。不推断岗位人数、录用概率或千问整体学历政策；不使用尚未通过完整性检查的全站滚动总量。
Sources
[1] https://campus-talent.alibaba.com/campus/position-detail?positionId=199910220006 [2] https://campus-talent.alibaba.com/campus/position-detail?positionId=199910340004