智能体算法工程师（实习）（J105620）

优缺点分析

角色解读

• 在实习期间深入掌握智能体领域的核心技术栈，并积累实际项目经验
• 通过参与前沿研究，建立扎实的AI算法和工程基础，为后续深造或求职打下坚实基础
• 表现优异者有机会转正，或凭借出色的技术背景进入顶尖科技公司或研究机构的算法岗位
• 研究和探索智能体（Agent）的前沿技术，如工具调用、规划推理和多智能体协作
• 构建和优化用于训练和评测智能体的数据集，包括指令、偏好和轨迹数据
• 参与大模型（如LLM）的后训练过程，运用SFT、强化学习（尤其是Agentic RL）等技术
• 将算法研究成果与业务结合，在真实场景中进行原型验证和效果评估
• 扎实的编程能力，熟练使用Python，并熟悉C/C++等系统级语言
• 对人工智能领域有深入理解，特别是大模型和强化学习（RL）相关知识
• 具备良好的工程实现和落地能力，能将研究想法转化为可工作的代码
• 强大的文献调研和独立研究能力，能够跟踪并分析最新的技术论文

申请策略

• 仔细研究百度在智能体和大模型领域的公开技术博客、论文和开源项目，在面试中展现你的了解和思考
• 准备一个能体现你技术深度和解决问题能力的个人项目，以便在面试中深入讨论
• 突出与AI、机器学习、强化学习相关的课程项目或研究经历，特别是涉及模型训练、部署或评测的内容
• 详细描述使用Python/C++完成的工程项目，展示代码质量和工程思维
• 如有相关论文发表、开源贡献或在知名竞赛（如Kaggle）中取得的成绩，务必重点列出
• 在简历中直接点明对Agentic AI技术的关注和理解，展示主动探索精神
• 系统复习强化学习（尤其是深度强化学习）的核心算法，如PPO、DQN等
• 了解智能体（Agent）相关的核心概念和经典论文，如Tool Use、规划（Planning）等

面试指南

• 使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）来结构化地回答项目经验问题
• 对于技术概念问题，先给出清晰定义，再结合具体例子或论文进行阐述
• 对于开放性问题，可以结合自己的理解、阅读过的论文以及潜在的应用场景来回答，展现思考深度
• 对于动机类问题，将个人兴趣、技能与岗位要求、公司方向相结合进行阐述
• 你对智能体（Agent）技术的理解是什么？它和传统的机器学习模型有什么不同？
• 请介绍一个你参与过的与强化学习或智能体相关的项目，你在其中解决了什么关键问题？
• 如果让你设计一个评测智能体在复杂任务中表现的指标，你会考虑哪些方面？
• 你如何看待Agentic RL（智能体强化学习）的挑战和未来发展方向？