语言大模型算法实习生

优缺点分析

角色解读

• 从实习生转为正式员工，参与核心算法研发，逐步成为大模型领域专家
• 纵向深入强化学习或搜索算法方向，发表高水平论文，建立行业影响力
• 横向扩展到AI应用架构，成长为技术Leader或解决方案专家
• 追踪并复现大模型领域最新学术成果，预研前沿技术问题，提升团队技术影响力
• 根据业务需求抽象技术问题，设计并实现大模型驱动的智能体解决方案
• 将算法落地到AI搜索、Deep Search等具体场景，优化模型效果和用户体验
• 扎实的NLP和大模型理论基础，熟悉主流模型架构及训练范式
• 熟练掌握PyTorch及Megatron-LM/Deepspeed等分布式训练框架
• 了解强化学习算法（PPO、GRPO等）及常用RL框架
• 良好的代码开发能力和工程落地经验

申请策略

• 关注小米AI实验室的公开动向，在简历中体现与岗位技术方向的匹配度
• 准备1-2个相关的技术细节深度复盘，展示深入理解能力
• 突出NLP或大模型相关论文、竞赛或开源项目经历，尤其是顶会论文
• 详细描述使用PyTorch和Megatron-LM/Deepspeed进行大规模训练的项目经验
• 展示强化学习算法（PPO等）的实际应用案例，以及模型优化效果
• 提前复习主流大模型原理（GPT、LLaMA等），动手跑通一个微调或RLHF实验
• 熟悉verl/openRLHF等RL框架，尝试在开源数据集上实现PPO训练

面试指南

• 先讲原理再举例：先清晰阐述概念，再结合自身项目经历说明
• 结构化回答：问题分析->解决思路->实施细节->效果评估
• 体现深度思考：不仅描述做了什么，还要解释为什么这样做以及有无替代方案
• 请简述GPT和LLaMA模型的架构差异及其对训练的影响
• 解释PPO算法的核心思想及在LLM训练中的应用
• 如何构建高质量的Deep Search训练数据？
• 在分布式训练中遇到过哪些问题？如何解决？
• 描述你做过的一个大模型项目，技术难点和解决方案是什么？