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R&D Pioneer 计划算法实习生(J103756)

R&D Pioneer 计划算法实习生(J103756)

发布于 大约 15 小时前

实习/见习

北京市
无经验要求
实习生
仅现场办公
硕士
机器学习工程
Pytorch
Tensorflow
优化算法
大模型
强化学习
智能体
机器人控制
机器学习
电力交易

AI 估算 · 5k–10k

北京头部互联网算法实习生薪资,考虑百度品牌及岗位要求较高,预计日薪250-500元

职位详情

关于这个职位

这是一份百度R&D Pioneer计划的算法实习生岗位,你将参与伐谋平台的核心算法研发,探索大模型智能体在产业场景中的应用

工作涉及强化学习、优化算法、机器学习等前沿技术,并应用于电力交易、机器人控制、搜索推广等真实业务场景
适合对AI算法研究有热情、希望在工业界落地智能决策技术的同学

最低要求

计算机、人工智能、自动化、控制、电气工程等相关专业,硕士及以上学历优先

具备扎实的机器学习、深度学习、优化算法或相关领域基础,熟悉常见算法模型及工程实现
熟悉 Python,掌握 PyTorch、TensorFlow 等深度学习框架,有算法开发经验
具备较强的问题分析和研究能力,能够针对复杂业务问题进行建模、实验和优化

工作职责

参与伐谋平台相关算法研发工作,围绕预测、优化、决策、仿真等核心能力,探索大模型智能体在产业场景中的应用

根据业务场景需求,开展算法方案设计、模型开发、实验验证及效果优化,解决复杂工业场景中的智能决策问题
参与强化学习、优化算法、机器学习、控制算法、科学计算等方向的技术研究与落地,推动沉淀为可复用的行业解决方案
针对电力交易、机器人控制、搜索推广、AI4S等场景,完成数据分析、算法建模、仿真验证和性能评估工作
跟踪人工智能领域前沿技术,探索大模型、Agent、自动化算法优化等技术在企业智能决策场景中的创新应用

优先资格

有强化学习、运筹优化、控制算法、科学计算、电力市场、推荐搜索等相关项目/论文/竞赛经历者优先

AI 洞察

优缺点分析

优点

  • 接触百度核心AI平台和前沿技术(大模型、智能体),技术含量高,对个人成长极有价值
  • 业务场景丰富(电力、机器人、搜索),有大量真实数据和应用环境,锻炼解决实际问题的能力
  • 百度品牌背书强,实习经历对未来求职有很大加分
  • 对算法和工程能力要求高,实习期间需要快速学习和产出
  • 可能面临一定的工作强度,尤其是在项目关键阶段
  • 适合对AI算法有浓厚兴趣、具备较强数理基础和编程能力、希望在工业界前沿场景中做算法落地的研究生或优秀本科生

缺点 / 挑战

  • 涉及多领域交叉(AI、运筹、控制),知识面要求广,学习压力较大

角色解读

  • 技术方向:从算法实习生成长为资深算法工程师,深入强化学习、智能决策等前沿领域
  • 业务方向:积累电力、机器人、搜索等行业的算法落地经验,向行业解决方案专家发展
  • 管理方向:在百度内部可逐步承担技术负责人或团队管理角色
  • 参与伐谋平台的核心算法研发,聚焦预测、优化、决策、仿真等方向,探索大模型和智能体在产业场景中的应用
  • 根据业务需求设计算法方案,进行模型开发、实验验证和效果优化,解决电力交易、机器人控制等复杂场景的智能决策问题
  • 跟踪前沿技术,将强化学习、运筹优化等研究成果落地为可复用的行业解决方案
  • 扎实的机器学习、深度学习基础,掌握常见算法模型和工程实现
  • 熟练使用Python和至少一种深度学习框架(PyTorch/TensorFlow),有实际算法开发经验
  • 具备较强的问题分析和研究能力,能够针对业务问题进行建模和实验

申请策略

  • 关注百度AI开放平台和伐谋平台的相关技术博客,了解团队技术方向
  • 在面试中展现对智能决策场景的热情和独立思考能力
  • 突出强化学习、优化算法或相关项目经历,最好有论文或竞赛获奖
  • 展示Python和深度学习框架的熟练程度,可附上GitHub链接
  • 强调数学和建模能力,如在电力、机器人等领域的应用经验
  • 补充强化学习(如DQN、PPO)和运筹优化(如线性规划、整数规划)的基础知识
  • 熟悉大模型和智能体(如LangChain)的基本概念和应用

面试指南

  • 项目回答用STAR法则:情境-任务-行动-结果,突出算法选择和优化过程
  • 算法原理回答:先简要概括核心概念,再结合实际应用场景展开
  • 请介绍一个你使用强化学习解决的实际问题或项目
  • 如何为大模型设计一个智能体来完成特定任务?
  • 在电力交易场景中,如何用优化算法进行报价策略设计?
  • 解释一下PyTorch中自动求导的原理
  • 遇到过哪些模型训练或调参的困难,如何解决的?
  • 复习强化学习和优化算法的核心理论,准备一个完整的项目案例

职位点评

73
综合评分

百度核心AI算法实习,前沿技术栈,成长空间大,但需接受现场办公和一定压力。

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
最适合追求技术成长和前沿经验的求职者,对薪资和工作强度要求不高。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利60
成长发展95
工作生活50
使命价值70

薪资福利

60中等

实习薪资处于市场中等偏上水平,但作为实习生福利相对有限。

薪资信号未披露(AI估算:5K-10K/月)

成长发展

95较高

该岗位技术前沿,涉及大模型、强化学习等,成长空间极大,且有百度平台加持。

技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Python、PyTorch、强化学习、大模型、智能体、优化算法
成长机会R&D Pioneer计划
业务类型ambiguous

工作生活

50较低

北京现场办公,互联网公司通常有一定工作强度,但未明确加班情况。

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

百度作为AI领军企业,技术影响力大,但岗位本身偏技术实现,社会意义间接。

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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