大模型研发实习生

优缺点分析

角色解读

• 从实习到全职AI研究员或工程师，深化大模型技术
• 可转向算法、工程或数据方向，成为大模型专家
• 积累项目经验后可升任高级工程师或技术负责人
• 参与大语言模型的数据处理与训练优化，包括数据合成、模型微调
• 协助提升模型推理效率，进行性能调优
• 参与模型评估与badcase分析，编写技术报告
• 跟踪RAG、Agent等前沿技术并进行实验验证
• 掌握Python和PyTorch，具备基础编程能力
• 了解大模型基础，熟悉至少一种训练/推理框架（如DeepSpeed, vLLM）
• 具备良好的学习能力和团队协作意识
• 对AI前沿技术有热情，能快速学习新知识

申请策略

• 了解浪潮的大模型业务方向，在面试中展示相关兴趣
• 准备好回答技术基础知识和项目经验问题
• 突出Python和PyTorch项目经验，如相关课程作业或竞赛
• 如有NLP或LLM相关实验经历，详细描述
• 展示学习能力和自主研究能力，如GitHub项目
• 强调团队协作和沟通能力
• 提前学习DeepSpeed或vLLM框架的基本使用
• 了解主流大模型（如GPT、LLaMA）的架构和训练方法

面试指南

• 对于技术问题，从基本概念入手，结合实际经验
• 如果没有直接经验，展示学习能力和知识迁移能力
• 回答项目经验时使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）
• 你了解Transformer架构吗？请简要说明
• 使用过哪些大模型训练框架？请描述一次实践
• 如何处理大规模数据？数据清洗和合成方法有哪些？
• 你如何评估大模型的效果？有哪些指标？
• 你对RAG和Agent有什么理解？