多模态创编Agent策略算法实习生（J104412）

优缺点分析

角色解读

• 在百度AI大平台积累多模态与Agent实战经验，短期快速提升算法工程能力
• 表现优异可转正或获得校招推荐，向高级算法工程师或研究科学家方向发展
• 依托百度技术生态，未来可深耕生成式AI、多模态理解等前沿领域
• 负责多模态创编Agent的策略开发，包括逻辑编排、素材生成与检索模块的算法设计
• 研究大模型的高效调优方法，构建高质量数据集，支持模型迭代
• 跟踪并复现Agent领域前沿论文，验证新技术在业务场景中的实际价值
• 熟练使用Python和至少一种深度学习框架（PyTorch、TensorFlow、PaddlePaddle）
• 具备计算机视觉、机器学习或AI相关基础，对多模态、大模型、Agent有浓厚兴趣
• 有较强的逻辑思维、学习能力和沟通协作能力，能独立解决复杂问题

申请策略

• 申请时附上针对性作品集或研究成果，增加面试邀约概率
• 关注百度的AI开放平台和论文，了解团队在Agent方向的最新进展
• 突出机器学习/计算机视觉相关项目，尤其是多模态、大模型或Agent方向的经历
• 强调Python和深度学习框架的使用熟练度，附上GitHub或论文链接
• 展示竞赛获奖、开源贡献或高质量实习经历，体现解决复杂问题的能力
• 如果没有直接经验，可以写复现前沿模型的笔记或Demo，证明自学能力
• 提前系统学习Transformer、Diffusion模型和多模态对齐技术
• 动手微调一个开源大模型或实现一个简单Agent，积累工程直觉

面试指南

• 采用STAR原则，清晰描述项目背景、你的任务、具体行动和量化结果
• 结合AI技术演进，展示你对大模型和Agent的深入思考，并联系实际场景
• 遇到效果问题时，先检查数据质量、模型实现，再考虑超参数和训练策略，体现系统思维
• 请介绍一下你参与过的多模态或大模型项目，具体负责什么？
• 你如何理解Agent的规划、记忆和工具调用机制？
• 针对素材生成任务，你会如何设计数据清洗和模型调优方案？
• 请解释Transformer的注意力机制和大模型训练的基本流程
• 如果你复现一篇论文，但效果不如预期，你会如何排查和改进？