AIGC算法实习生（J85433）

优缺点分析

角色解读

• 实习期间可深入接触百度AIGC核心技术栈，积累前沿项目经验，为校招或深造打下坚实基础
• 表现优秀有机会转正为正式员工，成为AI算法工程师，参与更大规模的产品研发
• 长期可向资深算法专家或技术负责人方向发展，专注某一领域（如LLM、多模态）深耕
• 调研自然语言处理、计算机视觉、语音合成等前沿AI技术，跟踪最新论文和开源项目
• 参与算法模型的研发与改进，如LLM预训练、图像生成等，并在实际业务场景中落地
• 协助团队将算法集成到产品中，优化性能并解决规模化部署中的问题
• 编写代码实现算法，使用Python、C++等语言进行实验和调试
• 扎实的编程能力，熟练使用Python、C++或Java，能够快速实现算法原型
• 深入理解数据结构、算法和操作系统，具备优秀的计算机科学基础
• 对自然语言处理、计算机视觉、语音合成等至少一个方向有基础了解
• 良好的逻辑分析和沟通能力，能够阅读英文论文并复现结果

申请策略

• 在求职信中表达对AIGC方向的热情和长期学习意愿，并说明可实习6个月以上
• 关注百度招聘官网和校园宣讲，提前准备算法面试题（LeetCode）
• 突出相关项目经验或论文，尤其是NLP、CV、语音、LLM等方向的实践
• 强调编程能力，列出熟悉的语言和框架（如Python、TensorFlow、PyTorch）
• 展示对新技术的学习热情，例如在GitHub上的开源贡献或技术博客
• 如果有竞赛获奖或顶会论文，务必重点呈现
• 如果对LLM不够熟悉，可先学习Transformer架构、预训练方法（如GPT、BERT）
• 补充深度学习框架（PyTorch）和 Linux 开发环境的使用，熟悉Github协作

面试指南

• 项目介绍采用STAR法则：情境、任务、行动、结果，突出你的贡献和量化指标
• 理论问题先讲核心概念，再对比不同方法，最后谈个人理解
• 算法题先明确思路，再写代码，最后测试边界条件
• 请介绍一下你在NLP/CV/语音方向做过的项目，解决了什么问题，用了哪些方法？
• 你对Transformer模型的理解？BERT和GPT的区别是什么？
• 手写一道算法题（如动态规划、二叉树相关）
• 你如何跟进最新的AI研究？是否读过百度最近发表的论文？
• 如果你负责的模型效果达不到业务要求，你会如何分析并改进？