百度
Agent策略实习生（J97362）
Agent策略实习生（J97362）
发布于 3 天前实习/见习
北京市
无经验要求
实习生
仅现场办公
学历未注明
模型训练
多模态
算法优化
大语言模型
智能体
多智能体
AI 估算 · 4k–8k
百度大厂实习薪资处于行业较高水平，且岗位涉及前沿AI技术，估值偏高。
职位详情
关于这个职位
该实习岗位主要负责前沿智能体技术的研究与开发，包括多智能体协作优化、多模态大模型探索、类OpenClaw开发智能体助手及Deep Search/Research优化算法等
适合对AI智能体方向有浓厚兴趣、具备较强编程和模型训练能力的同学，在百度大平台积累实战经验
最低要求
熟悉python、C++等开发语言
熟悉大语言模型、智能体等AI方向，有相关模型训练相关经验
创新思维
工作职责
多智能体协作及优化算法的前瞻探索
多模态大语言模型及相关智能体技术探索
类Openclaw的开发智能体助手调研及落地
Deep Search/Research优化算法探索
其他智能体前沿技术探索
优先资格
有相关国际会议论文者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 百度作为AI巨头，提供一流的技术平台和导师资源，加速技术成长
- 接触最前沿的智能体技术，技术积累价值高，未来职业竞争力强
- 实习薪资和福利优于行业平均水平，且地处北京核心科技园
- 技术门槛高，需要扎实的算法和编程基础，学习曲线陡峭
- 竞争激烈，需要持续保持创新和学习热情
- 适合对AI智能体方向有强烈兴趣，具备较强编程和科研能力，希望积累实战经验并发表顶会论文的硕士或博士在读同学
缺点 / 挑战
- 工作强度较大，可能面临赶论文或项目的压力，需要快速产出
角色解读
- 可转向AI研究员或算法工程师，深耕智能体方向
- 在百度内部晋升为高级算法工程师，参与核心项目
- 积累论文成果后攻读博士或进入顶尖AI实验室
- 探索多智能体协作与优化算法，推动多智能体系统在实际场景中的应用
- 研究多模态大语言模型及智能体技术，提升模型的多模态理解和交互能力
- 调研并落地类OpenClaw的开发智能体助手，实现智能体辅助开发
- 参与Deep Search/Research优化算法探索，改进信息检索与推理性能
- 熟练掌握Python、C++等编程语言，具备扎实的编码能力
- 深入理解大语言模型和智能体技术原理，有模型训练实战经验
- 具备创新思维和科研能力，能够独立调研和设计新方法
- 有相关国际会议论文发表经验者优先
申请策略
- 在简历中体现对百度智能体业务的了解，如文心一言、百度智能体平台
- 提前准备一个智能体相关的demo或思路，展示技术热情
- 突出AI相关项目或论文经历，尤其是多智能体、大语言模型相关
- 强调Python/C++编程能力和模型训练经验，展示代码质量
- 展示对智能体技术的理解和创新实践，如个人项目或开源贡献
- 说明对未来AI技术发展的思考和研究兴趣
- 深入学习大语言模型原理和微调方法，熟悉常用框架如PyTorch
- 实践多智能体强化学习算法（如MADDPG、QMIX等）
面试指南
- 使用STAR法则描述项目经验：情境-任务-行动-结果
- 从原理到应用逐步阐述，先解释基本概念再介绍具体设计
- 结合具体案例说明创新点，展示批判性思维和问题解决能力
- 请解释强化学习在多智能体中的应用，并举例说明
- 你对大语言模型与智能体结合的理解？如何设计一个智能体系统？
- 描述一次你完整训练一个模型的经历，包括数据、模型、调优过程
- 如何实现多智能体协作？你认为关键挑战有哪些？
- 你读过哪些智能体相关论文？介绍一篇并谈谈你的见解
匹配度报告
65
综合匹配度
百度核心AI实习，前沿智能体技术栈，技术成长极大，但需现场办公且WLB一般。
适合人群
最看重技术成长和前沿探索的求职者
最强匹配
成长发展匹配
最弱匹配
工作生活匹配
薪资福利65
成长发展95
工作生活30
使命价值70
薪资福利匹配
65中等
百度实习薪资处于市场中等偏上水平，但作为实习岗位，稳定性福利较低。
薪资信号市场水准 (4K-8K/月)
成长发展匹配
95较高
该实习岗位聚焦AI最前沿智能体技术，技术成长空间极大，适合追求技术深度的同学。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈多智能体、多模态大语言模型、智能体、Deep Search、OpenClaw
业务类型ambiguous
工作生活匹配
30较低
现场办公，地点在科技园，通勤可能较远，实习通常没有明确WLB。
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
70中等
智能体是AI前沿方向，行业高速增长，但实习岗位对社会的直接影响力有限。
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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