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大模型工程研发实习生（J100640）
大模型工程研发实习生（J100640）
发布于 大约 14 小时前实习/见习
北京市
无经验要求
实习生
仅现场办公
本科
软件工程
PyTorch
强化学习
GO
虚拟化
大模型
RLHF
PaddlePaddle
AI 估算 · 3k–6k
百度实习薪资根据技术岗位通常200-400元/天，按月算约4000-8000元，但实习生通常无年终奖，按12月计算。
职位详情
关于这个职位
该实习岗位隶属于百度文心一言大模型团队，负责强化学习训练中的奖励模型和环境服务建设
你将参与高可用、高稳定系统的开发与维护，通过技术攻坚解决疑难问题，并与团队共同提升技术能力
适合对深度学习、大模型训练有基础理解的计算机专业学生
最低要求
计算机相关专业本科及以上学历
熟悉Java/Python/Go三种语言之一
对深度学习有基本理解，使用过PyTorch/PaddlePaddle等至少一种框架
对强化学习有基本理解（MDP、Policy、Value、PPO 等）
了解大模型训练工程方法论
熟悉Linux操作系统和相关技术生态
具备良好的学习能力和问题拆解能力
对技术有热情，思路开阔，善于思考，具备良好的沟通能力和理解能力
工作积极主动，具有强烈的责任心和良好的团队合作精神
工作职责
负责文心一言大模型RL训练中的奖励和环境的服务建设
保障系统按时交付、高可用性、高稳定性和高可扩展性
通过技术专项攻坚，解决系统疑难问题
通过技术调研和技术分享，互相促进团队技术能力的提升
优先资格
虚拟化、云计算、高性能计算、云存储领域的专业方向优先
熟悉虚拟化和容器化技术优先
熟悉C/C++优先
有大模型训练/微调/推理经验者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 百度文心一言是国内领先的大模型项目，技术视野广阔，能接触前沿RLHF技术
- 实习期间可积累大规模分布式系统的开发和运维经验，增强工程能力
- 团队技术氛围浓厚，有技术分享和专项攻坚机会，成长速度快
- 大模型训练工程对系统稳定性和性能要求极高，工作强度可能较大
- 需要同时掌握工程（分布式、容器化）和算法（强化学习）知识，学习曲线陡峭
- 实习期通常较短，需快速上手并产出成果
- 适合对AI大模型和工程实践有强烈兴趣、具备扎实编程基础并渴望在头部平台积累经验的计算机专业学生
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 从实习转为正式员工，深入参与大模型核心工程，成为RL训练架构专家
- 在百度内部发展，可向高级工程师或技术专家方向晋升，接触更前沿的AI技术
- 积累大模型工程经验，未来可跳槽至其他一线AI公司或创业公司
- 参与文心一言大模型的RL训练，构建奖励模型和环境服务，保障系统稳定性和高可用性
- 通过技术调研和分享，解决系统疑难问题，提升团队整体技术能力
- 与算法工程师协作，将强化学习算法落地到工程系统中
- 熟练掌握Java/Python/Go至少一种编程语言，具备扎实的编码能力
- 对深度学习框架（PyTorch/PaddlePaddle）有使用经验，理解强化学习基本概念
- 熟悉Linux系统及虚拟化/容器化技术，了解大模型训练工程方法
申请策略
- 在简历中体现对百度文心一言产品的了解，展示技术热情
- 准备一段关于RL训练系统设计的思考，体现问题拆解能力
- 突出深度学习或强化学习相关项目经验，尤其是使用PyTorch/PaddlePaddle的实践
- 强调分布式系统、高性能计算或容器化（Docker/K8s）相关经历
- 如有大模型训练/微调经验，务必详细描述
- 展示编程语言（Java/Python/Go）的掌握程度和项目代码质量
- 复习强化学习基础（MDP、PPO等），了解RLHF流程
- 熟悉Linux系统操作和常用命令，练习Shell脚本
面试指南
- 针对算法问题：先阐述核心概念，再结合具体应用场景，最后联系自身经验
- 针对系统设计问题：明确需求（可用性、延迟、扩展性），给出架构选型理由，并说明权衡
- 请解释PPO算法的原理及其在RLHF中的应用
- 如何设计一个高可用、低延迟的奖励服务？
- 你使用过哪些深度学习框架？对比一下PyTorch和PaddlePaddle
- 描述一次你遇到的系统性能问题及解决过程
- 你对大模型训练工程有哪些了解？(如数据并行、模型并行等)
- 复习强化学习基础，重点理解RLHF的整体流程
匹配度报告
68
综合匹配度
百度文心一言大模型实习，技术前沿性强，成长空间大，但工作强度与通勤压力需要考虑。
适合人群
最适合追求技术成长、希望深入大模型领域的求职者。
最强匹配
成长发展匹配
最弱匹配
工作生活匹配
薪资福利65
成长发展90
工作生活40
使命价值75
薪资福利匹配
65中等
实习薪资处于市场中等水平，但百度作为大厂提供实习证明和转正机会，福利方面有餐补等。
薪资信号未披露（AI估算：3K-6K/月）
成长发展匹配
90较高
作为核心AI项目的实习岗位，能接触前沿技术（RLHF、大模型），有技术分享和攻坚机会，成长空间极大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈大模型、强化学习、RLHF、PyTorch、PaddlePaddle、分布式、容器化
成长机会技术分享、技术调研
业务类型profit_center
工作生活匹配
40较低
实习通常需要现场办公，北京通勤压力大，且大模型项目可能有较高工作强度。
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
参与国内顶尖大模型项目，推动AI技术进步，社会影响力较高，行业处于高速增长赛道。
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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