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大模型应用策略实习生（J103129）
大模型应用策略实习生（J103129）
发布于 大约 2 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
NLP工程
Ai搜索
Llm
Nlp
Pytorch
Rlhf
Sft
Tensorflow
大模型
对话系统
AI 估算 · 4k–8k
大厂实习生薪资，硕士学历，技术前沿，月薪范围合理。
职位详情
关于这个职位
作为大模型应用策略实习生，你将深入了解大语言模型的前沿技术（如SFT、RLHF、蒸馏等），并参与企业办公助理和AI搜索产品的策略优化
通过与产品、工程团队协作，设计评测体系并推动模型落地，积累宝贵的实战经验
最低要求
计算机相关专业硕士及以上在读
熟悉常用的机器学习和深度学习算法，熟悉大模型技术的基本原理和优化方法，有文本生成、对话系统、问答系统、AI搜索等相关落地经验
具备较强的编码能力，熟悉Python，熟悉PyTorch/Tensorflow等至少一种主流深度学习框架，有LLM项目经验者优先
具备优秀的学习能力和良好的沟通合作精神
工作职责
研究大语言模型相关技术（SFT、RLHF、蒸馏、自进化等），并结合业务进行优化
探索大模型在企业办公助理与企业AI搜索中的应用策略，包括对话、问答、检索与任务执行等场景
设计并评估模型机制与效果，构建评测体系、分析结果并持续优化策略性能与用户体验
与产品、工程团队协作推进方案落地，输出实验分析与策略复盘文档
优先资格
在国际顶级会议/期刊上有相关论文发表者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 前沿技术栈（大模型、RLHF等），学习价值高
- 百度大厂平台，资源丰富，可接触亿级用户场景
- 与优秀团队合作，成长速度快
- 实习经历含金量高，对校招有显著加成
- 实习薪资相对较低，需考虑生活成本
- 竞争激烈，要求高，需要扎实的基础和项目经验
- 适合有志于大模型方向的研究生，具备较强编码和算法能力，希望在头部企业积累实战经验
缺点 / 挑战
- 工作压力可能较大，需快速学习并产出
角色解读
- 实习积累后，可转向大模型算法工程师或AI应用研究员岗位
- 有机会在顶级会议发表论文，提升学术影响力
- 未来可发展为技术专家或团队负责人，主导AI产品策略
- 研究并优化大语言模型的核心技术，如SFT、RLHF等，并应用到实际业务中
- 参与企业办公助理和AI搜索产品的策略设计，包括对话、问答和任务执行
- 构建评测体系，分析模型效果，推动策略迭代并输出实验报告
- 与产品和工程团队协作，确保技术方案顺利落地
- 扎实的机器学习与深度学习基础，熟悉大模型原理
- 熟练使用Python和主流深度学习框架（PyTorch/Tensorflow）
- 有对话系统、问答系统或AI搜索相关项目经验
- 优秀的沟通协作能力和学习能力
申请策略
- 提前了解百度如流、百度搜索等产品，思考大模型优化点
- 在简历中量化成果，如提升模型准确率X%
- 突出大模型相关项目经验，如对话系统、RLHF或模型蒸馏
- 强调论文发表或开源贡献，体现研究能力
- 详细描述使用PyTorch/Tensorflow的具体项目
- 展示与产品/工程协作的经历和成果
- 补充LLM微调（SFT、RLHF）的实践，熟悉主流框架
- 学习大模型评测方法，如BLEU、ROUGE、人工评估等
面试指南
- 先阐述核心概念，再结合具体项目举例，最后总结经验教训
- 使用STAR法则：情境、任务、行动、结果
- 展示系统性思维：从问题定义到方案落地再到效果评估
- 请解释SFT和RLHF的原理及区别
- 你如何设计一个对话系统的评测体系？
- 描述一个你使用大模型解决实际问题的项目
- 如何平衡模型效果和推理速度？
- 你如何与产品经理沟通技术方案？
职位点评
64
综合评分
百度大模型实习，技术顶流薪资偏低，WLB一般但成长极佳。
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
适合高度重视技术成长、愿意为前沿经验暂时接受较低薪酬的研究生。
表现最好
成长发展
相对薄弱
薪资福利
薪资福利20
成长发展90
工作生活50
使命价值70
薪资福利
20较低
实习薪资较低，且未提及福利，补偿性动机满足程度低。
薪资信号未披露（AI估算：4K-8K/月）
成长发展
90较高
顶尖技术领域，大厂平台，成长机会丰富，发展性动机满足度高。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈LLM、SFT、RLHF、PyTorch、Tensorflow
业务类型profit_center
工作生活
50较低
仅现场办公，地点在科技园，未提及弹性工作或WLB，生活化动机一般。
工作模式仅现场办公
办公地点科技园/产业园
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
70中等
AI技术高速发展，行业前景好，但实习生角色社会影响力有限。
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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