大模型算法实习生-高德打车

优缺点分析

角色解读

• 作为实习生，可深入接触大模型在出行领域的落地应用，积累宝贵的工业界实战经验，为校招进入顶尖互联网公司打下坚实基础
• 表现优秀者有机会转正，正式加入高德打车算法团队，在用户增长、风控、ETA预估等核心方向深入发展，成为领域专家
• 团队技术氛围浓厚，可向技术专家或技术管理方向发展，未来可成长为算法团队的技术骨干或负责人
• 负责构建和优化模型，自动识别和处理司乘纠纷、费用异常、安全风险等各类行程问题，提升用户体验和平台效率
• 将多模态大模型、强化学习等前沿技术（如SFT、DPO、RAG、AI Agent）落地到实际业务场景，推动算法效果和业务指标提升
• 将复杂的业务问题抽象为数据建模或科学研究课题，提出并实施可行的解决方案，直接服务数亿级用户
• 扎实的机器学习、深度学习基础，熟悉树模型、NLP/CV、强化学习、LLM及多模态大模型等主流算法
• 精通Python编程，熟练使用PyTorch、TensorFlow、sklearn等深度学习框架和工具库
• 掌握Hadoop、Hive、Spark等大规模数据处理技术，具备处理海量数据的实际项目经验

申请策略

• 在申请材料中表达对出行行业和AI技术结合的兴趣，展现你对该业务场景的思考
• 面试中主动展示你的技术热情和快速学习能力，可以准备一个你解决复杂技术问题的案例来证明你的落地执行力
• 重点突出大模型、多模态、强化学习相关的项目或研究经历，如LLM微调、RAG应用、Agent开发等，并说明具体成果
• 详细描述使用PyTorch/TensorFlow处理大规模数据的项目，突出你在数据处理、模型训练和优化方面的实际能力
• 如有NLP/CV、推荐系统、风控等相关领域的论文或竞赛奖项，务必在简历中显著位置列出，这是重要加分项
• 系统复习Transformer架构、RLHF、PEFT等大模型核心技术，并动手实践SFT、DPO、RAG等常见训练和微调流程
• 熟悉Hadoop、Spark等大数据处理工具，并尝试在项目中处理更大规模的数据集，提升工程实践能力
• 了解出行行业的基本业务逻辑，如司乘匹配、路径规划、ETA预估等，以便在面试中展现业务理解力

面试指南

• 回答技术问题时，可采用STAR法则（情境-任务-行动-结果），清晰阐述项目背景、你的具体贡献、技术难点及最终量化成果
• 对于方案设计类问题，先明确业务目标，再拆解为数据、模型、评估等子问题，给出逻辑清晰的解决路径，并说明可能遇到的挑战
• 回答动机类问题时，将个人兴趣与团队业务结合，展现你对技术落地和业务价值的理解，表达出强烈的学习意愿
• 请详细介绍一下你参与过的一个大模型或深度学习项目，包括技术选型、模型架构、训练过程和最终效果
• 谈谈你对RAG、SFT、DPO这些大模型微调技术的理解，它们分别解决什么问题，如何选择？
• 如果让你用大模型技术识别司乘纠纷，你会如何设计整个方案？从数据、模型、评估到上线，请给出思路
• 你如何处理海量数据？请举例说明你使用Spark或Hive进行数据处理的经历
• 为什么选择来高德打车团队实习？你对共享出行领域的算法挑战有什么理解？