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研究型实习生-智能算法产品事业部-大模型应用算法工程师
研究型实习生-智能算法产品事业部-大模型应用算法工程师
发布于 6 小时前实习/见习
实习生仅现场办公算法优化工程师
算法优化工程师
Llm
Pytorch
Rlhf
Sft
分布式训练
多智能体
推荐系统
模型压缩
值不值得投
78综合评分
综合评分 78
核心业务大模型算法实习岗，技术栈前沿、成长空间极大，适合追求技术深度的算法人才。
从学习成长、工作节奏、岗位方向和实习待遇综合评估，方便比较实习机会。
薪资怎么样
8千
比算法优化工程师中位数低
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
约 2870 个在招 · 其中算法优化工程师 约 110 个
市场机会
选择面较广
北京 · 算法优化工程师 · 约 290 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位主要负责大规模语言模型的后训练、强化学习及高效部署，并探索生成式AI和多智能体等前沿技术在核心业务中的落地
你将参与数亿用户、百亿级行为数据的算法优化，推动大模型技术驱动商业增长
最低要求
本科及以上学历，计算机科学/人工智能/机器学习等相关专业优先
具备扎实的编程基础（Python/C++/Java），熟悉常用算法与数据结构
掌握机器学习基础理论，了解搜、推、广系统/自然语言处理/多模态等至少一个领域
有 PyTorch/TensorFlow 等框架使用经验，参与过算法竞赛（Kaggle/天池等）或开源项目者优先
具备良好的沟通能力，较强的问题拆解能力，能通过数据分析定位业务痛点并提出创新思路
工作职责
跟进和研发大规模语言模型（LLM）的后训练、如 SFT、强化学习 RLHF、GRPO、OPD 等技术
跟进与研发 LLM4Rec 相关技术
通过分布式训练、模型压缩、低延迟推理等技术，面向工业级应用完成千亿级参数大模型的高效训练与部署
尝试生成式 AI、多智能体协作等前沿方向，推动 AI 技术在各类核心业务领域的创新应用
数亿用户、百亿级行为数据的挑战，落地大模型应用
参与顶级核心业务场景的算法优化，见证大模型技术驱动商业增长的完整链路
优先资格
有大模型训练/微调经验（如 Llama、GPT、多模态模型）或搜推广算法相关项目经历
有海量数据处理经验或者大厂实习经验
在算法竞赛中获得优异成绩（ACM-ICPC/挑战赛 TOP 10 等）或者顶会论文发表
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 接触千亿级参数大模型和百亿级数据，技术栈处于行业最前沿
- 依托丰富的核心业务场景，能完整见证并参与大模型驱动商业增长的全过程
- 业务场景复杂，需要快速将前沿技术转化为实际业务收益
- 适合对大模型和生成式AI有浓厚兴趣，具备扎实算法基础，且希望在顶尖业务场景中锻炼工程落地能力的计算机相关专业学生
缺点 / 挑战
- 大模型训练和部署对算力和工程能力要求极高，技术挑战大
角色解读
- 从算法实习生成长为独立负责核心业务模块的算法工程师
- 未来可向大模型算法专家、AI架构师或技术管理方向发展
- 负责大语言模型的后训练与强化学习（如SFT、RLHF），优化千亿级参数模型的训练与部署效率
- 探索生成式AI和多智能体技术，将其应用于搜推广等核心业务场景
- 处理数亿用户和百亿级行为数据，推动大模型技术落地并驱动商业增长
- 扎实的编程基础（Python/C++/Java）和算法数据结构能力
- 熟练掌握PyTorch/TensorFlow等深度学习框架，具备机器学习理论基础
- 了解NLP、推荐系统或多模态领域，具备大模型微调或分布式训练经验者优先
申请策略
- 了解公司在搜推广及大模型应用方面的最新业务动态和技术博客，面试时展现对业务痛点的思考
- 突出在大模型微调（SFT/RLHF）、分布式训练或推荐系统方面的项目经验
- 展示在Kaggle、天池等算法竞赛中的优异成绩或顶会论文
- 强调使用PyTorch等框架处理海量数据的实际能力
- 深入学习LLM后训练技术（如GRPO、OPD）及模型压缩、低延迟推理等工程优化技术
- 熟悉多智能体协作和生成式AI的最新进展
面试指南
- 采用STAR法则（情境、任务、行动、结果）描述项目经验，重点突出技术难点和解决方案
- 对于系统设计问题，从数据、模型、工程部署三个维度进行拆解
- 请详细介绍你在LLM后训练（如SFT/RLHF）中的具体工作和遇到的挑战
- 如何优化千亿级参数大模型的训练和推理效率？
- 在推荐系统中引入大模型（LLM4Rec）有哪些思路和难点？
- 请分享一个你通过数据分析定位业务痛点并提出创新思路的案例
- 复习大模型训练、强化学习及推荐系统的核心理论和最新论文
- 准备自己过往项目的详细技术细节，特别是性能优化和业务指标提升的数据
职位点评
薪资福利75
成长发展95
工作生活50
使命价值85
薪资福利
75中等
实习生薪资处于市场较高水平，但作为实习岗位，整体薪酬绝对值受限于实习身份。
薪资信号未披露（AI估算：6千–1万/月）
成长发展
95较高
岗位涉及大模型后训练、多智能体等前沿技术，且依托核心业务场景，技术成长和业务视野拓展空间极大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈LLM、SFT、RLHF、GRPO、OPD、LLM4Rec、PyTorch、TensorFlow、分布式训练、模型压缩
成长机会见证大模型技术驱动商业增长的完整链路
业务类型profit_center
工作生活
50较低
JD未明确提及工作模式和WLB信息，但算法实习生通常面临较高的工作强度和挑战。
工作模式未明确
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
85较高
推动AI技术在核心业务领域的创新应用，见证大模型技术驱动商业增长，具有较强的技术使命感和行业影响力。
行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
使命信号推动 AI 技术在各类核心业务领域的创新应用
创新程度开拓性创新（行业首创）
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