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大模型算法实习生（J93941）
大模型算法实习生（J93941）
发布于 大约 21 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
PyTorch
对齐
大模型
DeepSpeed
训练
AI Agent
HuggingFace
Megatron
AI 估算 · 4k–8k
实习生岗位，百度大厂北京，薪资按市场中等水平估算。
职位详情
关于这个职位
该职位是百度大模型算法实习生，你将参与大模型训练、对齐、优化及数据飞轮建设，探索前沿模型技术并赋能产品
适合对LLM、多模态和AI Agent有浓厚兴趣，具备扎实编程和算法基础的同学
最低要求
本科及以上学历，计算机、人工智能、自动化、数学专业优先
对大模型的底层原理有基本理解，能跟踪语言模型和多模态领域的最新技术动向
扎实的编程基础，对数据结构、算法设计基础有深度了解，熟练掌握Python/C++等主流语言一种或多种，熟练应用pytorch、megatron、deepspeed、huggingface、transformers等深度学习框架和库
具备强大的工程/算法能力，能迅速迁移过往的工程/算法经验，深入理解系统底层原理并进行系统优化，能快速学习新知识
有ACM/ICPC/NOI/Top Coder等算法竞赛获奖经历优先
熟悉大模型相关研究的前沿进展，能快速复现业界最新研究成果，有顶会论文、ACM等编程竞赛获奖者优先
责任心强，积极主动，有良好的沟通和合作能力
工作职责
负责大模型训练、对齐相关工作，包括不限于数据迭代、模型训练、模型评估
结合实际场景，参与PE、推理优化、数据飞轮建设，提升大模型在应用场景的效果
协助开发和优化AI Agent的数据采集、分析及数据闭环相关工具，支持标注工具、研发工具、数据分析与可视化系统的设计与实现，提升产研团队的工作效率
探索并训练高表现力布局生成模型效果，探索前沿的建模方式、训练策略、数据策略，以达到SOTA效果
探索AI能力的极限，并赋能产品以创造价值
优先资格
有ACM/ICPC/NOI/Top Coder等算法竞赛获奖经历优先
熟悉大模型相关研究的前沿进展，能快速复现业界最新研究成果，有顶会论文、ACM等编程竞赛获奖者优先
AI 洞察
优缺点分析
- 百度是国内大模型领军企业，技术氛围浓厚，能接触前沿AI课题
- 实习生可直接参与核心大模型训练与优化，积累业界顶级实战经验
- 团队资源丰富，有机会发表顶会论文或参与重要开源项目
- 实习生竞争激烈，需要较强的自驱力和快速学习能力
- 大模型训练对计算资源和时间要求高，工作中可能需要应对高强度压力
- 实习期较短，需在有限时间内产出有价值成果
- 适合对LLM、多模态有强烈热情，具备扎实编程和算法功底，渴望在AI前沿领域快速成长的研二或优秀本科生
角色解读
- 实习表现优异可转正为正式算法工程师，深入参与核心模型研发
- 向大模型训练专家或AI Agent方向专家发展，也可转向工程架构方向
- 积累顶级会议论文发表经验，为学术界或业界高阶职位铺路
- 参与大模型训练与对齐流程，负责数据迭代、模型训练及效果评估
- 结合实际业务场景，进行提示工程（PE）、推理优化与数据飞轮建设
- 开发AI Agent相关的数据采集、分析工具，支持产研团队效率提升
- 探索高表现力生成模型，追求SOTA效果，将前沿AI能力产品化
- 深入理解大模型基本原理，能跟踪LLM和多模态最新动态
- 扎实的编程与算法功底，熟练使用PyTorch、Megatron、DeepSpeed等框架
- 具备工程优化能力，能快速复现论文成果，有ACM/顶会论文经历更佳
- 责任心强，善于沟通协作，适应快节奏研究环境
申请策略
- 关注百度文心大模型的技术博客和开源项目，面试中展现对业务的理解
- 准备至少一个端到端的大模型训练或应用案例，能清晰讲解技术选型和优化过程
- 突出大模型相关项目经验，如预训练、微调、RLHF等
- 详细展示算法竞赛（ACM/ICPC）或顶会论文（NeurIPS/ICML等）成果
- 量化过往项目效果，如模型指标提升、推理速度优化等
- 提前熟悉LLaMA、GPT等主流模型架构，掌握Megatron-LM、DeepSpeed的训练技巧
- 补充多模态或AI Agent方向的基础知识，了解ReAct、Chain-of-Thought等前沿技术
面试指南
- 对于原理类问题，先给出核心公式或流程，再举具体例子说明
- 对于项目经验问题，采用STAR法则（情境、任务、行动、结果）结构化回答
- 对于开放性问题，先明确问题边界，再分点论述可能的解决方案及权衡
- 请解释Transformer自注意力机制的原理及计算复杂度
- 如何解决大模型训练中的显存溢出问题？分布式训练有哪些策略？
- 描述一个你参与过的机器学习项目，你遇到了哪些挑战以及如何克服？
- 如何评估一个对话生成模型的效果？有哪些指标和方法？
- 在RLHF中，奖励模型是如何训练和使用的？
匹配度报告
68
综合匹配度
百度大模型算法实习，前沿技术栈、成长性极高，但WLB一般。
适合人群
适合追求技术成长、热衷AI前沿探索、能接受高强度学习节奏的实习生。
最强匹配
成长发展匹配
最弱匹配
工作生活匹配
薪资福利60
成长发展90
工作生活45
使命价值75
薪资福利匹配
60中等
实习生薪资水平中等，但百度大厂提供实习证明和转正机会，福利在JD中未明确提及。
薪资信号未披露 (4K-8K/月)
成长发展匹配
90较高
该职位技术前沿，能接触大模型全流程训练和优化，成长空间极大，且明确要求追踪最新研究。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈大模型、训练、对齐、Python、PyTorch、Megatron、DeepSpeed、HuggingFace、Transformers、AI Agent
业务类型ambiguous
工作生活匹配
45较低
实习生通常需现场办公，未提及弹性工作，且大模型训练可能涉及高强度任务，WLB难以保证。
工作模式仅现场办公
办公地点科技园/产业园
加班情况未提及（无法判断）
使命价值匹配
75中等
AI大模型当前是高速增长赛道，该职位能推动AI能力边界，具有较强的新颖性和意义感。
行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
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