大模型应用后端研发实习生（GO/Python方向）（J101073）

优缺点分析

角色解读

• 通过实际项目积累大规模分布式系统开发经验，向高级研发工程师发展
• 接触核心AI技术栈，未来可转向算法工程师或技术专家方向
• 百度内部轮岗或转正机会，可继续在核心产品团队深耕
• 参与百度核心产品的后端功能开发和架构设计，涉及大模型应用相关模块
• 负责机器学习/深度学习算法的工程化实现和性能优化
• 调研前沿技术（如分布式系统、云计算），并尝试在AI平台中落地创新
• 扎实的数据结构与算法基础，熟练掌握GO/Python/C++中至少一种语言
• 熟悉Linux操作系统，能够进行系统级开发与调试
• 了解机器学习、分布式系统或搜索引擎等专业领域知识者优先

申请策略

• 在简历中体现对百度产品的了解或与岗位相关的技术博客、GitHub仓库
• 面试前准备一个完整的项目介绍，突出个人贡献与技术难点
• 突出编程比赛获奖、开源项目经历或相关实习项目，尤其是后端或AI方向
• 详细描述算法实现或系统优化案例，体现解决问题的能力
• 展示对Linux、分布式系统的掌握程度，以及使用GO或Python的项目经验
• 提前复习数据结构和算法，刷LeetCode中等及以上题目
• 学习机器学习基础概念，了解大模型或分布式系统的基本原理

面试指南

• 对于编程题：先明确数据结构，写出代码并分析复杂度
• 补充边界条件和测试案例
• 对于系统设计题：从需求分析、架构选型、关键组件、性能优化等角度分步骤回答
• 请用GO实现一个简化的LRU缓存，并解释时间复杂度
• 描述你在一个项目中使用过的分布式系统组件（如消息队列、缓存），并说明其作用
• 你如何看待大模型在搜索或推荐场景中的应用？请提出一个可能的优化方向
• 当系统出现性能瓶颈时，你如何进行排查和优化？
• 熟悉GO语言常用库和并发模型，准备手写代码