大模型研发实习生（J95975）

优缺点分析

角色解读

• 积累大模型实战经验，向AI算法工程师方向发展
• 深入了解NLP前沿技术，未来可从事高级研究员或技术负责人
• 在百度平台积累项目经验，为进入互联网大厂或AI创业打下坚实基础
• 参与文本大模型的日常调优，包括训练数据处理、模型训练、测试分析与性能优化
• 研发数据挖掘与数据增强工具，针对大模型特性进行专项优化
• 参与NLP技术平台化开发，推动大模型在语音交互场景的创新应用
• 紧跟NLP前沿研究，实施新技术以保持技术领先
• 熟悉Transformers、GLM、GPT等主流大模型架构，具备基础研发背景
• 精通Python/C/C++等编程语言，熟悉Linux数据处理，理解数据结构与算法
• 具备逻辑思维和问题分析能力，对大模型SFT数据敏感
• 良好的沟通与团队合作能力，学习热情强

申请策略

• 在简历中强调对语音交互场景的兴趣，匹配业务方向
• 准备一个简单的SFT或数据增强项目案例，面试中展示
• 突出大模型相关项目或竞赛经历，如使用Transformers、GLM等
• 展示编程能力，尤其是Python/C++在数据处理或模型调优中的应用
• 体现对NLP前沿技术的跟踪，如列出阅读过的相关论文
• 提前熟悉主流大模型框架（如Hugging Face Transformers），动手跑一个微调实验
• 加强Linux命令行和数据处理能力，学习常用工具（如awk、sed）

面试指南

• 解释核心概念（如自注意力、位置编码）并结合实际应用
• 回答SFT问题时，从数据质量、策略、超参数调优等角度分点阐述
• 项目描述使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）
• 请简要介绍你对Transformer架构的理解
• 如何提升大模型在特定任务上的SFT效果？
• 你如何处理过数据不平衡问题？
• 描述一个你参与过的NLP项目，你具体负责什么？
• 你如何跟进NLP领域的最新研究？