AIGC算法实习生（J99129）

优缺点分析

角色解读

• 在AIGC前沿方向积累实战经验，可成长为算法工程师
• 有机会接触百度核心AI业务，为未来求职互联网大厂加分
• 表现优异可转正或推荐至其他部门继续深造
• 调研和复现最新的计算机视觉、图像生成、大模型等前沿技术
• 参与算法系统的研发与优化，提升模型效果和效率
• 将算法落地到实际产品中，解决规模化部署中的工程问题
• 扎实的编程能力，熟悉Python、Java或C++中的至少一种
• 深入理解数据结构、算法和操作系统，能高效实现复杂逻辑
• 对深度学习框架（如PyTorch、TensorFlow）有实际使用经验
• 有计算机视觉、NLP或多模态相关项目经历者优先

申请策略

• 提前了解百度在AIGC方向的产品（如文心一言、图片生成等），在面试中展现你的行业认知
• 简历中明确标注可实习时长，6个月以上会更有竞争力
• 突出计算机视觉、NLP或大模型相关的项目经历，详细描述技术难点和你的贡献
• 强调编程能力，如参与开源项目、竞赛获奖或高难度课程项目
• 写明已发表的论文或专利（如有），这是加分项
• 系统学习Transformer、Diffusion Model等AIGC核心模型原理
• 熟练掌握一种深度学习框架（推荐PyTorch），并完成一到两个实践项目
• 了解Agent和LLM的应用场景，尝试复现简单的智能体系统

面试指南

• 项目类问题：使用STAR法则（情境、任务、行动、结果），重点突出你的贡献和关键技术选择
• 原理类问题：先明确概念，再分步骤解释，最后可以用一个简单例子辅助说明
• 开放设计类问题：先拆解问题，列出关键模块，再给出可行方案，可讨论权衡
• 请详细介绍一个你做过的计算机视觉或NLP项目，包括挑战和解决方案
• Transformer模型的原理是什么？请推导Self-Attention的计算过程
• 如何评估一个图像生成模型的质量？常用的指标有哪些？
• 给定一个LLM，如何设计一个Agent来调用外部工具完成复杂任务？
• 算法题：实现一个二叉树的前序遍历，要求使用非递归方法