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百度
大模型训练数据策略实习生(J100581)
立即应聘

大模型训练数据策略实习生(J100581)

发布于 大约 2 小时前

实习/见习

北京市
无经验要求
实习生
仅现场办公
硕士
实习与临时职位
NLP
数据工程
SQL
数据处理
数据治理
多模态
自动化脚本
大模型
版本管理

AI 估算 · 4k–6k

百度实习生薪资根据学历和岗位有所差异,大模型方向技术含量高,月薪约4000-6000元

职位详情

关于这个职位

该实习生岗位聚焦大模型训练数据的全链路处理与策略优化,你将与技术专家合作,参与数据画像、质量评估、自动化质检等核心工作,并协同工程团队提升数据生产效率

适合对AI大模型和数据治理有浓厚兴趣、希望深入参与前沿技术的学生

最低要求

硕士及以上学历,计算机、软件工程、统计学、人工智能、机器学习等相关专业

每周可实习3天及以上,实习时长3个月以上
对AI大模型、数据治理、大规模数据处理有浓厚兴趣,熟悉大模型/机器学习训练基本流程
具备扎实的技术功底,熟练掌握SQL/Python,能独立完成数据处理脚本开发
拥有良好的逻辑思维与问题解决能力,学习能力强,能快速理解技术需求,跟进技术方案落地
责任心强,对技术有热情,愿意深入研究数据与模型的底层逻辑

工作职责

协助技术专家完成大模型训练数据规模化生产的技术方案落地,参与数据画像、智能筛选、质量评估、自动化质检等策略的开发与优化

协同数据工程团队,完成训练数据的清洗、脱敏、去重、结构化、溯源等全链路处理,优化数据处理脚本与自动化流程,提升数据生产效率
参与训练数据版本管理、元数据追踪、数据资产化等技术体系的搭建,协助开发数据管理工具与平台核心模块
配合模型团队完成训练数据的采样分析、样本配比优化、数据质量对模型效果的影响评估,输出技术分析报告
跟进大模型训练数据领域的前沿技术,调研数据处理、数据治理相关的新技术方案,为团队技术迭代提供支持

优先资格

有大模型训练数据、数据治理、数据工程相关项目或实习经验

熟悉NLP、多模态等领域数据处理技术,参与过大模型数据建设相关项目
有数据标注平台、训练数据管理平台开发经验
发表过AI、大数据相关学术论文,或参与过国家级科研项目者优先

AI 洞察

优缺点分析

优点

  • 接触大模型训练数据核心环节,技术含量高,提升数据工程与AI综合技能
  • 百度作为AI巨头,平台资源丰富,可学习业界最佳实践
  • 团队技术氛围浓厚,有技术专家指导,成长速度快
  • 工作强度可能较大,需快速学习和适应大模型领域的新技术
  • 实习期至少3个月,需保证每周3天以上出勤,时间投入较多
  • 适合对AI大模型和数据治理有强烈兴趣、具备较强编程能力、希望深入参与前沿技术研发的硕士及以上在校学生

缺点 / 挑战

  • 实习要求较高,需要同时掌握数据处理、版本管理和模型评估等多方面知识

角色解读

  • 在百度大模型团队积累前沿技术经验,未来可转向AI大模型开发或数据科学家方向
  • 深入了解数据全链路处理,成为数据治理专家或数据架构师
  • 优秀实习生有机会获得转正,进入百度核心AI团队
  • 参与大模型训练数据的规模化生产,负责数据画像、智能筛选和质量评估等策略开发
  • 协同数据工程团队完成数据清洗、脱敏、去重等全链路处理,优化数据处理脚本
  • 搭建训练数据版本管理和元数据追踪体系,开发数据管理工具
  • 配合模型团队进行数据采样分析和样本配比优化,输出技术分析报告
  • 扎实的编程能力:熟练使用SQL和Python进行数据处理脚本开发
  • 对大模型和机器学习训练流程有基本了解,熟悉数据治理概念
  • 良好的逻辑思维和问题解决能力,能快速学习并跟进技术方案
  • 有数据工程或相关实习经验者优先,熟悉NLP或多模态数据处理更佳

申请策略

  • 关注百度大模型业务方向(如文心一言),在面试中展现对产品和技术路线的了解
  • 提前准备一个自己参与的数据项目案例,详细说明数据处理流程和效果
  • 突出数据处理相关项目经验,如参与过大模型数据清洗、标注或质量评估
  • 强调SQL和Python编程能力,可附上GitHub代码链接
  • 若有NLP、多模态或数据平台开发经验,务必重点提及
  • 展示对大模型领域的热情,如阅读过相关论文或参与过竞赛
  • 补充大模型训练流程和数据治理工具(如Apache Spark、Hadoop)的知识
  • 练习SQL复杂查询和Python数据清洗库(如Pandas)的使用

面试指南

  • STAR法则:结合具体项目背景、任务、行动和结果来回答问题
  • 技术问题从原理到实践:先解释概念,再举例说明如何应用
  • 遇到不确定的问题,可以表达自己的理解和学习思路
  • 请描述一下你参与过的大模型训练数据项目?
  • 如何处理大规模数据中的缺失值和噪声?
  • 你了解哪些数据质量评估指标?
  • SQL中如何高效处理去重和join操作?
  • 你对大模型训练数据的配比优化有什么理解?

匹配度报告

64
综合匹配度

百度大模型训练数据实习生,前沿技术栈,导师制,薪资一般但成长巨大。

适合人群
最适合追求技术成长、希望进入大模型核心领域的求职者。
最强匹配
成长发展匹配
最弱匹配
薪资福利匹配
薪资福利40
成长发展90
工作生活50
使命价值75

薪资福利匹配

40较低

实习生薪资水平中等,但百度提供免费班车、餐补等福利,整体补偿性一般。

薪资信号未披露(AI估算:4K-6K/月)

成长发展匹配

90较高

大模型训练数据是当前AI核心方向,技术前沿,团队专家指导,成长空间大。

技术前沿前沿/新兴技术
技术栈大模型、数据治理、NLP、多模态、数据处理
业务类型ambiguous

工作生活匹配

50较低

要求现场办公,每周3天以上,实习时长3个月,北京通勤可能较长。

工作模式仅现场办公
办公地点市区核心地段
加班情况未提及(无法判断)

使命价值匹配

75中等

百度作为国内AI领军企业,大模型方向具有重要社会价值,但具体岗位偏后端支持。

行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
创新程度积极采用新技术
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