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agent训练工程环境研发（J99851）
agent训练工程环境研发（J99851）
发布于 大约 2 个月前实习/见习
北京市
无经验要求
实习生
仅现场办公
本科
研究与开发 (研发)
PyTorch
SQL
RLHF
大模型训练
AI 估算 · 4k–6k
百度实习生前端技术岗，日薪约200-300元，月薪按22天计算，北京地区中等水平。
职位详情
关于这个职位
该职位是百度Agent团队的训练工程环境研发实习岗，你将参与数据、训练与评测基础设施建设，支持Agent能力迭代
工作包括构建轨迹数据链路、开发自动化脚本、协助模型训练实验，与算法工程师协作优化模型效果
适合对大模型、多轮交互感兴趣的计算机相关专业同学
最低要求
计算机、统计、数学、人工智能等相关专业在读，具备扎实的编程基础和机器学习基础，熟悉Python
熟悉PyTorch、Transformers等常用训练框架，具备基础的数据处理、模型训练或实验脚本开发经验
熟悉Linux、Git、SQL等常用开发工具，了解常见数据处理流程，有良好的代码规范和工程开发习惯
了解大模型训练、模型对齐、偏好学习、SFT/RLHF等基础概念，有相关课程、项目或实习经验者优先
具备基础的实验设计与分析能力，能够完成数据清洗、样本采样、实验记录、结果可视化和结论总结
工作职责
围绕 Agent 场景，参与数据、训练与评测基础设施建设，支持 Agent 能力的持续迭代与效果优化
参与 Agent 训练与评测数据链路建设，包括任务环境配置、数据采集与清洗、轨迹数据组织、质量检查和版本管理
参与轨迹合成流程的设计与实现，围绕多轮交互、工具调用、任务执行等场景构建样本、模板和质检规则
开发和维护数据处理、训练启动、评测执行、日志统计等脚本，提升实验流程的自动化、稳定性和可复现性
参与模型训练、对齐和偏好学习相关实验，协助完成样本采样、实验配置、结果记录与对比分析
建设和完善 Agent 离线评测流程，包括小型评测集构建、指标设计、结果可视化、问题归因和优化建议沉淀
与算法、工程和产品相关同学协作，跟进实验效果，沉淀可复用的数据处理、评测分析和训练支持工具
优先资格
熟悉Docker等开发环境
有Kubernetes、Spark、Ray、分布式训练或分布式数据处理经验者优先
对Agent、多轮交互、工具调用、自动化评测等方向有兴趣，具备较强的学习能力、执行力和问题定位能力
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 百度大平台，接触一线AI技术，尤其Agent和大模型训练是行业热点
- 团队协作紧密，能快速积累数据处理、模型训练和系统开发的全栈经验
- 技术栈前沿，涵盖Python、PyTorch、Kubernetes等，职业竞争力强
- 表现优异有转正机会，职业起点高
- 对技术栈要求全面，需同时掌握数据处理、训练框架和分布式系统
- 大模型领域竞争激烈，需持续跟进最新技术动态
- 适合对AI和Agent方向有强烈兴趣，具备扎实编程基础，希望在头部公司积累经验的研究生或高年级本科生
缺点 / 挑战
- 实习期工作强度可能较高，需要快速学习和独立产出
角色解读
- 从实习转正为正式算法工程师，深耕大模型训练与Agent方向
- 深入掌握模型训练全流程，成为AI训练平台领域的专家
- 有机会参与前沿技术研究，向研究科学家或技术主管发展
- 构建Agent训练和评测数据链路，包括环境配置、数据采集清洗和版本管理
- 设计轨迹合成流程，围绕多轮交互和工具调用生成高质量样本和质检规则
- 编写自动化脚本提升实验流程效率，协助模型训练、对齐和偏好学习实验
- 建设离线评测体系，进行指标设计和结果可视化，驱动模型迭代优化
- 扎实的Python编程和机器学习基础，熟练使用PyTorch、Transformers等框架
- 熟悉Linux、Git、SQL等开发工具，具备良好的工程习惯和代码规范
- 了解大模型训练、SFT、RLHF等概念，有相关项目经验优先
- 对Agent、多轮交互方向有浓厚兴趣，学习能力强，能快速定位问题
申请策略
- 在简历中展示对Agent场景的理解，如设计过对话系统或工具调用Demo
- 体现团队协作和沟通能力，因为需要与算法、工程、产品多方协作
- 突出Python、PyTorch相关的项目或课程经历，展示动手能力
- 如有大模型或Agent相关项目，详细描述数据构建和模型训练细节
- 强调Linux、Git、SQL使用经验，体现工程功底
- 提及分布式或大数据处理经验（如Spark、Ray）加分
- 提前自学PyTorch和Transformers库，跑通一个简单的训练Demo
- 了解RLHF基本原理和常用开源实现，如DeepSpeed Chat
面试指南
- 技术问题从原理出发，结合实际项目经验，使用STAR结构描述
- 开放性问题先阐述核心概念，再提出可行方案，体现逻辑思考
- 请介绍你用PyTorch训练模型的项目经历
- 如何设计一个数据清洗流程？有哪些关键步骤？
- 你了解RLHF吗？请简述训练流程并说明数据收集方式
- 你对Agent有什么理解？多轮交互中如何规划状态和动作？
- 使用过哪些分布式训练工具？在分布式环境下如何调试错误？
- 复习机器学习基础，重点掌握生成式模型和强化学习概念
职位点评
62
综合评分
百度AI实习岗，技术前沿成长快，薪资适中但WLB一般。
更适合这类人
适合注重技能成长、追求技术前沿、不介意现场办公和一定工作强度的求职者。
表现最好
成长发展
相对薄弱
薪资福利
薪资福利40
成长发展85
工作生活50
使命价值75
薪资福利
40较低
实习薪资处于行业中等水平，JD未披露具体福利，补偿性满足有限。
薪资信号未披露（AI估算：4K-6K/月）
成长发展
85较高
实习生能接触到前沿大模型和Agent技术，技术栈新，成长空间大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Python、PyTorch、Transformers、Kubernetes、Spark、Ray、RLHF、SFT
业务类型ambiguous
工作生活
50较低
仅现场办公，地点为科技产业园，未有WLB承诺，可能在加班氛围中。
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
75中等
AI行业高增长，核心技术积极创新，社会影响中性。
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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