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大模型策略产品实习生（J98040）
大模型策略产品实习生（J98040）
发布于 1 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
数据分析
产品策略
搜索
多模态
创意写作
AI评估
大模型
评测体系
Llm-As-A-Judge
AI 估算 · 4k–6k
大厂实习生薪资，日薪约200-300元，按月计算，平台价值高，技术含量高，薪资处于市场中等水平。
职位详情
关于这个职位
作为百度大模型策略产品实习生，你将参与大模型主观能力评测体系的建设，围绕创意写作、多模态理解等方向设计评测策略，并推动自动评估方法的落地
同时，你需要分析真实用户数据，识别模型短板，与算法、研发团队协作优化模型效果
该实习岗位适合对大模型应用有浓厚兴趣、具备产品思维和数据分析能力的在校生，能够积累前沿AI产品经验
最低要求
计算机、人工智能、数学、数据科学、产品管理、文史哲等相关专业在校生，对大模型技术与应用有浓厚兴趣
具备产品思维，能够独立开展需求分析、功能设计与优化思考
对复杂问题有结构化分析与创新解决能力
具备数据分析能力，能够从数据中提炼洞察并用于指导产品迭代与评估
工作职责
参与大模型主观能力评测体系建设：围绕创意写作、多模态理解、深度搜索等主观能力，参与评测体系与策略设计，协助搭建并持续优化主观评估方法论
自动评估能力建设与工具化探索：参与大模型自动评估方案的设计与落地，包括但不限于基于规则、模型打分、人机对齐等自动评估方法的调研、搭建与效果验证
推动主观评测流程中可标准化环节的自动化，提升评测效率与一致性
基于真实用户数据进行模型体验分析：利用用户反馈、业务侧数据等真实信号，分析模型主观体验问题，识别关键能力短板，提出可落地的改进方向
主观评测数据构建与分析：参与评测维度拆解、样本筛选、数据整理与结果分析，输出结构化结论与洞察，支持模型效果评估与对比分析
支持产品需求分析与应用场景探索：参与大语言模型相关产品的需求分析与场景调研，协助梳理核心价值、目标用户与应用方向，探索模型在搜索与问答、创意写作、多模态理解与创作等场景中的创新应用
推动评测结论向模型与产品优化转化：与算法、数据、研发等团队协作，将主观评测与产品分析结论转化为可执行的模型优化、数据建设或产品策略建议
行业与前沿调研：跟踪学术与行业前沿（如主观评测 Benchmark、LLM 用户体验评估方法、竞品策略等等），形成结构化调研材料并进行内部分享，支持产品迭代与长期策略优化
跨团队沟通与项目推进：作为项目沟通桥梁，促进跨部门信息对齐，支持评测、研发与产品相关事项的高效推进，保障项目按计划落地
优先资格
具备 AI/大模型相关项目或产品经验者优先，了解行业前沿动态与典型应用者优先，了解机器学习或深度学习基本原理者优先
了解或有实践经验于自动评估方法（如 LLM-as-a-Judge、基于规则的评分、Reward Model 等）者优先，具备一定的脚本开发或工程落地能力（如 Python）者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 百度作为大模型头部企业，能够接触最前沿技术，积累宝贵的AI产品经验
- 参与核心评测体系，提升对模型能力理解的深度，锻炼产品分析与策略设计能力
- 工作内容涉及多模态、搜索等热门方向，职业天花板高
- 团队协作机会多，可锻炼跨部门沟通能力，简历含金量高
- 大模型领域变化快，需要持续学习跟踪前沿，对学习能力要求高
- 评测工作细致繁琐，需要耐心和严谨性，避免主观偏差
- 实习生可能承担较多执行性工作，需主动寻求成长机会
- 适合对大模型产品有浓厚兴趣、具备较强逻辑分析和数据敏感度的在校生，尤其是计算机、AI或产品相关专业，希望通过实习快速进入AI产品领域
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 深耕AI产品方向，可从评测策略扩展到模型产品设计，晋升为高级产品经理
- 积累大模型领域经验，向AI解决方案架构师或技术产品总监发展
- 在百度内部可横向转岗至搜索、对话等核心产品线，拓宽职业道路
- 参与大模型主观能力评测体系的搭建，设计评测维度和策略，确保模型能力评估的全面性和有效性
- 探索自动评估方法，如基于规则、模型打分等，提升评测效率，并推动工具化落地
- 利用用户反馈数据，分析模型体验问题，识别能力短板，输出改进建议
- 与算法、研发团队协作，将评测结论转化为模型优化和产品策略，推动项目进展
- 产品思维：能够独立进行需求分析、功能设计，并对复杂问题进行结构化分析
- 数据分析能力：能从用户数据中提炼洞察，指导产品迭代
- 对大模型技术有浓厚兴趣，了解基本原理和应用场景
- 沟通协作能力：作为跨团队桥梁，高效推进项目
申请策略
- 在简历中可附上个人对大模型应用的理解或小作品，如分析文章或Demo
- 关注百度AI开放平台及文心一言动态，面试中展现对百度产品的了解
- 突出与AI或大模型相关的项目经验，如参与过模型评测、产品设计或数据分析
- 强调数据分析能力，可附上具体案例，如通过数据洞察驱动产品改进
- 展示产品思维，例如在实习或课程中设计过产品功能并取得效果
- 若有Python或自动评估相关经验，务必提及
- 提前了解大模型基础知识，如Transformer、Prompt工程等
- 学习基本的Python脚本编写，了解LLM-as-a-Judge等自动评估方法
面试指南
- 先明确评估目标，再拆解维度（如相关性、创造性等），结合定量和定性方法，注意人机结合
- 强调自动评估的效率和一致性，同时承认局限性，需要人工校准
- 从数据入手定位问题，提出假设并验证，最后形成可执行建议
- 使用STAR法则描述经历，突出数据洞察和实际影响
- 请谈谈你如何评估一个大模型的主观能力？你会设计哪些维度？
- 你如何理解LLM-as-a-Judge？它能替代人工评估吗？
- 如果模型在创意写作任务上表现不佳，你会如何分析原因并推动改进？
- 描述一个你通过数据驱动产品优化的经历
匹配度报告
65
综合匹配度
百度大模型实习生，前沿技术栈、成长空间大，但薪资一般、现场办公，适合追求技术积累的在校生。
适合人群
最适合看重技能成长和行业前景、愿意投入高强度学习的求职者，对薪资和WLB要求不高。
最强匹配
成长发展匹配
最弱匹配
工作生活匹配
薪资福利50
成长发展90
工作生活40
使命价值80
薪资福利匹配
50较低
实习生薪资处于市场中等水平，虽不算高但大厂平台提供隐形福利（如餐饮、班车等），但JD中未明确提及，补偿性动机满足程度一般。
薪资信号未披露（AI估算：4K-6K/月）
成长发展匹配
90较高
该职位涉及大模型最前沿的评测与产品策略，技能成长空间极大，能直接接触核心AI技术，发展性动机得到高度满足。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈大模型、LLM、多模态、Python、LLM-as-a-Judge
业务类型profit_center
工作生活匹配
40较低
实习生通常需要现场办公，工作强度可能较高，JD未提及弹性或WLB，生活化动机满足程度较低。
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
80较高
参与大模型前沿技术，推动AI能力进步，对行业和社会有积极影响，使命感和行业前景较强。
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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