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Coding Agent策略算法实习生(J96208)

Coding Agent策略算法实习生(J96208)

发布于 大约 4 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
数据分析
强化学习
代码生成
提示工程
大语言模型
策略学习
智能体

AI 估算 · 4k–8k

百度实习薪资在行业中上,岗位技术前沿,竞争激烈,综合给予薪资范围。

职位详情

关于这个职位

这是一份百度核心AI部门的实习生岗位,专注于Coding Agent的策略算法设计

你将参与智能编码助手的决策系统构建,涉及任务拆解、工具选择、上下文管理等前沿技术,适合对AI Agent和大语言模型有浓厚兴趣的同学

最低要求

计算机、软件工程、人工智能、自动化等相关专业在读本科或研究生

具备扎实的计算机基础,对算法、数据结构、操作系统或软件工程有良好理解
至少熟练掌握一门编程语言(如 Python、C++、Java、Go 等)
对大语言模型、智能体(Agent)、自动代码生成等方向有强烈兴趣

工作职责

参与智能编码 Agent 的整体策略架构设计,包括任务拆解策略、工具选择策略、上下文管理策略、多轮交互决策策略等

协助构建基于规则、模型推理或混合策略的 Agent 决策流程,提升代码生成的准确性、稳定性与可控性
对 Coding Agent 在真实开发场景中的行为进行分析建模,如代码生成路径、工具调用顺序、错误恢复策略等
通过数据分析和实验对比,持续优化 Agent 的决策逻辑与执行效果
探索基于大模型的策略学习方法,包括提示工程、上下文压缩、状态表示、策略选择与反馈优化机制
参与设计轻量级策略模型或规则系统,与大模型协同工作,降低推理成本、提升响应效率
参与构建 Coding Agent 的评测指标和实验框架,如任务完成率、代码可用性、修复轮次、开发效率提升等
设计和执行策略消融实验、对照实验,形成可复用的评测结论
与工程、产品团队协作,将策略算法落地到实际编码工具或开发平台中
参与 Agent 相关模块的工程实现、接口设计与系统联调,推动策略能力在真实业务中的应用

优先资格

理解或接触过以下方向之一者优先:智能体决策与策略设计、强化学习或基于规则的决策系统、提示工程、多轮对话策略、模型评测与效果分析

思维严谨,具备较强的分析和问题拆解能力,有良好的沟通能力和团队协作意识,能主动推动问题解决,对前沿技术保持持续学习热情,愿意深入理解复杂系统的运行机制

AI 洞察

优缺点分析

优点

  • 身处百度核心AI部门,接触最前沿的大模型和Agent技术
  • 团队氛围浓厚,有资深导师指导,可快速成长
  • 实习薪资有竞争力,且有转正机会
  • 参与的项目具有实际应用价值,简历加分项明显
  • 工作强度较大,可能需要快速学习和产出
  • 技术实现复杂,需要扎实的编程和算法功底
  • 实习周期有限,需在短时间内展现能力
  • 适合对AI Agent、大语言模型有强烈兴趣,具备较强编程和问题解决能力的在读学生

缺点 / 挑战

暂无明显挑战项

角色解读

  • 从实习入手,积累AI Agent实战经验,未来可转正为正式工程师
  • 深入大模型策略领域,成为AI研究员或高级算法工程师
  • 横向发展可转向AI产品经理或技术项目经理
  • 参与设计智能编码Agent的决策策略,如任务拆解和工具选择
  • 构建基于规则或模型推理的Agent流程,提升代码生成质量
  • 分析Agent在真实开发中的行为,持续优化决策效果
  • 与团队协作将策略落地到实际编码工具中
  • 扎实的计算机基础,包括算法、数据结构和操作系统
  • 至少熟练掌握一门编程语言,如Python或C++
  • 对大语言模型和智能体有浓厚兴趣和基本理解
  • 具备较强的分析能力和问题拆解能力

申请策略

  • 关注百度AI开放平台和文心大模型生态,了解公司技术方向
  • 面试中主动展示对智能编码工具的理解和热情
  • 突出相关的项目经验,如智能体、大模型或强化学习项目
  • 强调编程能力,列出掌握的语言和框架,最好有GitHub链接
  • 展示对策略设计、提示工程或模型评测的理解,可附上技术博客
  • 提前学习大模型原理和常见Agent框架(如LangChain)
  • 复习强化学习和决策树等策略相关算法
  • 动手实践一些代码生成或Agent demo项目

面试指南

  • 对于策略设计类问题,可从输入、决策过程、输出、反馈循环四个步骤展开
  • 评估类问题,先定义目标(如代码正确率),再列举具体指标和实验设计
  • 技术理解类问题,结合具体例子,如给一个编码场景说明策略如何工作
  • 请描述一个你设计过的策略系统或决策流程
  • 如何评估一个Coding Agent的好坏?有哪些指标?
  • 请解释提示工程中的上下文压缩技术
  • 你如何设计一个任务拆解策略?
  • 你对强化学习在Agent中的应用有何理解?

匹配度报告

65
综合匹配度

百度核心AI实习,前沿技术栈,高强度但成长快,适合技术驱动的学生。

适合人群
该职位最适合以技能成长和前沿技术探索为主要动机的求职者。
最强匹配
成长发展匹配
最弱匹配
工作生活匹配
薪资福利55
成长发展95
工作生活40
使命价值70

薪资福利匹配

55较低

实习薪资中等,但百度作为大厂福利完善,不过稳定性对于实习生而言不是主要考量。

薪资信号未披露(AI估算:4K-8K/月)

成长发展匹配

95较高

岗位技术前沿,涉及大模型、Agent等热门方向,能极大提升研发和策略设计能力,成长空间巨大。

技术前沿前沿/新兴技术
技术栈大语言模型、智能体、提示工程、强化学习、策略学习
业务类型profit_center

工作生活匹配

40较低

实习通常需要现场办公,互联网大厂工作强度较大,WLB一般。

工作模式仅现场办公
办公地点市区核心地段
加班情况未提及(无法判断)

使命价值匹配

70中等

参与智能编码工具开发,有助于提升开发效率,具有较好的社会价值,但实习生视角意义感有限。

行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
创新程度积极采用新技术
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