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大模型算法实习生（J103703）
大模型算法实习生（J103703）
发布于 大约 9 小时前实习/见习
北京市
无经验要求
实习生
仅现场办公
学历未注明
研究与开发 (研发)
Cv
Llm
Paddlepaddle
Pytorch
Vlm
多模态
大模型微调
深度学习
AI 估算 · 5k–8k
实习生岗位，考虑AI行业热度及百度平台，月薪5-8k属于合理区间
职位详情
关于这个职位
该职位是百度的大模型算法实习生，主要参与多模态数据处理、算子开发、大模型微调等工作
你将接触到前沿的AI技术，积累实战经验，适合对CV、LLM有浓厚兴趣的学生
最低要求
熟悉深度学习框架（如pytorch、paddle等），拥有较强的动手能力
熟悉CV模型训练、LLM/VLM微调，有开源模型项目相关复现/移植能力，熟悉k8s等容器技术
熟练使用Python语言
具备优秀的学习能力和良好的合作沟通精神
工作职责
跟进多模数据处理前沿技术，参与智能数据基础设施平台建设
高质量多模态算子开发和高质量工作流构建
大语言模型和多模态大模型微调、模型服务搭建、落地项目以及自动化评测体系构建
协助团队构建高质量和高可用的多模态算子和工作流，根据项目需求快速优化算子效果和运行效率，保障项目落地
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 接触百度前沿AI技术和海量数据，快速提升技术视野
- 团队技术氛围浓厚，有机会与行业顶级专家共事
- 实习经历含金量高，为简历增色
- 实习节奏可能较快，需适应高强度学习和输出
- AI领域竞争激烈，需要持续跟进最新论文和开源项目
- 适合对CV、多模态、大模型有浓厚兴趣，具备较强编程和自驱力的在读研究生或优秀本科生
缺点 / 挑战
- 技术门槛较高，需要较强的自学能力和动手能力
角色解读
- 实习表现优秀可转正，成为百度AI算法工程师
- 深入多模态大模型领域，成长为技术专家或项目负责人
- 积累一线大厂经验，为未来求职或深造奠定坚实基础
- 参与多模态数据处理基础设施的搭建，开发高质量的数据算子和工作流
- 负责大语言模型和多模态大模型的微调、服务部署和自动化评测
- 跟进前沿技术，快速优化算子效果和运行效率，保障项目落地
- 扎实的深度学习基础，熟悉PyTorch或PaddlePaddle等框架
- 掌握CV模型训练和LLM/VLM微调方法，具备开源模型复现能力
- 熟练使用Python，了解Kubernetes容器技术
申请策略
- 面试前准备好一个完整的模型微调项目案例，能够清晰讲述思路和成果
- 关注百度AI开放平台和招聘动态，了解团队业务方向
- 突出深度学习项目经验，尤其是CV或LLM微调的相关工作
- 展示开源项目贡献或算法竞赛获奖经历
- 强调Python编程能力和框架使用熟练度
- 提前复习Transformer架构、LoRA、Prompt Tuning等微调技术
- 熟悉Kubernetes基本操作和容器化部署
- 阅读百度相关技术博客或论文，了解其技术栈
面试指南
- 对于项目类问题，使用STAR法则：情境、任务、行动、结果
- 技术原理问题，先给出定义，再结合实际应用举例，最后可提优化方向
- 排查问题遵循：假设-验证-迭代的思路，从数据、模型、训练配置逐步分析
- 请介绍一下你做过的一个深度学习项目，遇到了什么挑战？
- 如何优化大模型的推理效率？
- 你对多模态模型（如CLIP）的理解是什么？
- 解释一下Kubernetes的Pod、Service概念
- 如果训练loss不收敛，你会如何排查？
职位点评
64
综合评分
AI大厂实习，技术前沿，薪资一般，需全职到岗，发展空间大
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。
更适合这类人
适合追求技术成长、愿意投入时间和精力的学生，对WLB要求不高的求职者。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利50
成长发展95
工作生活40
使命价值70
薪资福利
50较低
实习薪资处于行业中等水平，但百度提供基本福利和午餐补贴，补偿性一般。
薪资信号未披露（AI估算：5K-8K/月）
成长发展
95较高
该岗位涉及前沿多模态和大模型技术，能快速提升技术能力，发展性极强。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈PyTorch、PaddlePaddle、LLM、VLM、多模态、Kubernetes
业务类型profit_center
工作生活
40较低
仅现场办公，未提及弹性工时，AI实习可能加班，生活化满足度较低。
工作模式仅现场办公
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
70中等
百度是AI领军企业，推动技术落地有社会价值，但实习岗位意义感中等。
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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