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大模型算法实习生(音视频生成方向)(J107073)

大模型算法实习生(音视频生成方向)(J107073)

发布于 2 小时前

实习/见习

AI 估算 · 0.2–0.4千 · AI 参考估算
无经验要求
学历未注明
实习生仅现场办公AI算法
AI算法
Aigc
Pytorch
Tensorrt
后训练
多模态大模型
自然语言处理
计算机视觉
音视频生成

值不值得投

80综合评分

综合评分 80

顶尖大厂前沿AI研发实习,高成长性与学术产出导向,技术门槛高,适合有志于深耕多模态领域的学霸。

从薪资福利、成长发展、工作生活和使命价值四个维度综合评估,方便比较实习机会。

薪资怎么样

1.0千

与AI算法中位数基本持平

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 1360 个在招 · 其中AI算法 5 个

市场机会

选择面较广

北京 · AI算法 · 91 个在招

职位详情

关于这个职位

负责百度PSIG文库网盘及内容出海业务的多模态大模型算法研发,涵盖文本、音频、视频的生成与理解

主要工作包括数据构建、后训练(Post-training)及SOTA模型积累,旨在通过顶会论文提升团队技术影响力

最低要求

熟悉PyTorch/TensorFlow其中一种或多种框架模型的训练和部署,了解混合精度训练、分布式训练、TensorRT部署等

在具有扎实的计算机视觉、机器学习基础,熟悉CV、AIGC、NLP、RL等技术领域

工作职责

多模态大模型算法研发

负责百度PSIG文库网盘,文本、音频、视频等生成及理解模型的数据构建、后训练等
负责内容出海相关业务算法研发,包括但不限于多语言音频翻译、影视视频编辑等
技术输出
积累SOTA模型,鼓励形成顶会论文,提升团队对外技术影响力

优先资格

在CVPR、ECCV、ICCV、NeurIPS、ICLR、ACL等顶级会议上发表论文者优先

具有良好的沟通协作能力,工作积极主动,能够与团队融洽合作,一起探索新技术,推进技术进步

AI 洞察

优缺点分析

优点

  • 依托百度头部平台资源,接触最前沿的多模态大模型技术
  • 有明确的顶会论文产出激励,学术价值高
  • 团队技术氛围浓厚,导师资源丰富
  • 技术门槛极高,需具备扎实的科研基础和代码能力
  • 竞争激烈,对学历和过往项目经历要求严格
  • 高强度研发节奏,需保持持续学习
  • 计算机相关专业硕士/博士在校生,有AIGC或多模态研究背景,追求技术深度和学术成果的优秀学生

缺点 / 挑战

暂无明显挑战项

角色解读

  • 从算法实习生成长为资深AI研究员,有机会在CVPR/NeurIPS等顶会发表论文,向多模态算法专家或AI产品经理方向发展
  • 参与多模态大模型(文本/音频/视频)的后训练与数据构建,优化生成与理解效果
  • 掌握PyTorch/TensorFlow深度学习框架,具备扎实的CV/NLP/AIGC理论基础,熟悉分布式训练与模型部署

申请策略

  • 提前准备技术面试,重点复习深度学习基础和多模态前沿论文
  • 展示对百度PSIG业务线的理解,说明你的研究如何赋能实际产品
  • 突出多模态大模型相关的科研项目或竞赛经历
  • 强调顶会论文发表情况
  • 详细列出掌握的深度学习框架及具体技术栈(如Transformer、Diffusion等)
  • 深入理解多模态对齐技术、LoRA/QLoRA等高效微调方法
  • 熟悉主流开源大模型架构(如LLaMA、Stable Diffusion等)
  • 加强工程落地能力,熟悉模型部署工具

面试指南

  • 使用STAR法则(情境、任务、行动、结果)描述项目经历,重点突出技术创新点和量化成果
  • 对于技术问题,先阐述基本原理,再结合最新SOTA进展进行分析
  • 请介绍你最近研究的一个多模态大模型项目,你的贡献是什么?
  • 如何优化多模态模型的训练效率?谈谈你对混合精度和分布式训练的理解
  • 针对视频生成任务,你认为当前的技术瓶颈在哪里?如何解决?
  • 如果让你设计一个多语言音频翻译模型,你会考虑哪些关键因素?
  • 复习经典多模态论文(如CLIP、Flamingo、Video-LLaMA等)
  • 梳理自己的项目代码和技术细节

职位点评

薪资福利75
成长发展95
工作生活60
使命价值80

薪资福利

75中等

百度作为上市巨头,实习薪资在北京地区属于市场偏高水平,且福利体系完善,但实习性质决定了长期稳定性不如正式员工。

薪资信号未披露(AI估算:0.2–0.4千/月)

成长发展

95较高

极高的发展性满足度,直接参与前沿多模态大模型研发,且有明确的顶会论文产出机制,是学术和职业发展的黄金跳板。

技术前沿前沿/新兴技术
技术栈多模态大模型、AIGC、PyTorch、TensorRT、CV、NLP、RL
成长机会鼓励形成顶会论文、提升团队对外技术影响力
业务类型profit_center

工作生活

60中等

互联网大厂通常伴随一定的工作强度,虽未明确提及加班,但研发岗位的高挑战性暗示了非完全WLB的状态,不过实习岗位相对灵活。

工作模式未明确
办公地点市区核心地段
加班情况未提及(无法判断)

使命价值

80较高

通过技术输出和内容出海,推动全球文化交流与技术进步,具有较高的社会影响力和行业使命感。

行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
使命信号技术输出、提升团队对外技术影响力
创新程度积极采用新技术
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