大模型算法实习生（J95515）

优缺点分析

角色解读

• 表现优秀可转正为百度正式算法工程师
• 向大模型/科学智能领域资深研究员发展
• 积累前沿技术经验，未来可转型AI产品经理或技术专家
• 研究大模型和智能体的前沿技术，并将成果应用于科学智能、智慧政务等实际业务
• 负责专有模型开发、多模态数据融合与处理、大模型微调优化等核心模块
• 参与或主导论文撰写，传播研究成果
• 完成其他开发事宜
• 扎实的编程能力和算法基础，熟悉Python/C++等
• 掌握至少一种深度学习框架（PaddlePaddle/PyTorch/TensorFlow）
• 有交叉学科背景（地理、气象、生物等）可放宽条件
• 具备论文发表或竞赛获奖经历者优先

申请策略

• 关注百度招聘官网和牛客网等渠道，建议内推
• 准备一个与科学智能相关的项目案例，展示技术实力
• 突出编程能力和算法竞赛经历（如ACM、Kaggle）
• 展示深度学习项目经验，包括框架使用和模型优化
• 如果有交叉学科背景（如气象、生物），务必强调
• 附上论文发表或技术博客链接
• 提前学习PaddlePaddle框架，熟悉百度AI生态
• 复习大模型基础（Transformer、预训练、微调等）

面试指南

• 针对技术问题：先阐明核心概念，再结合项目经验说明应用
• 针对项目问题：用STAR法则（情境、任务、行动、结果）结构化回答
• 针对开放问题：先阐述现有理解，再提出自己的思考或探索方向
• 请解释Transformer的注意力机制原理
• 你如何选择预训练模型并进行微调？请举例
• 描述一个你解决过的深度学习项目中的技术难点
• 你对大模型在科学智能领域的应用有哪些了解？
• 用代码实现一个简单的神经网络（手写或伪代码）