大模型算法实习生（J93941）

优缺点分析

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？