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代码大模型算法工程师（J85626）
代码大模型算法工程师（J85626）
发布于 大约 9 小时前普通员工/个人贡献者
北京市 / 深圳市
高级经验
全职员工
仅现场办公
学历未注明
研究与开发 (研发)
Reinforcement Learning
Rlhf
Sft
大模型
工具调用
数据工程
算法竞赛
Code Pretrain
代码智能体
AI 估算 · 30k–60k
大模型方向是当前AI热门，百度核心部门，技能要求高，薪资处于行业领先水平。
职位详情
关于这个职位
作为百度代码大模型算法工程师，你将参与前沿大模型技术在代码领域的研发与落地，包括预训练、对齐、强化学习等核心环节，并推动智能体与业务场景结合
该岗位要求扎实的算法与编程功底，适合有志于探索AI前沿、解决复杂技术挑战的求职者
最低要求
具有优秀的代码能力和算法功底，在ACM/ICPC/NOI/IOI/Top coder 等比赛获奖者优先
熟悉大模型领域的数据工程建设、预训练、SFT、RLHF等流程，具备实操经验及项目实践者优先
有一定的学术能力，发表过AI顶会论文或参与大模型开源项目者优先
工作职责
开展代码大模型的训练和优化，包括但不限于Code Pretrain、Alignment、RL等研发工作
开展代码自动评估体系和代码沙盒环境建设，建设高质量代码能力体系和数据合成策略
开展代码通用智能体研发，构建思考规划、工具调用、执行反馈等核心能力
推动代码大模型在代码助手、无代码等业务场景的落地和迭代
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 深度参与最前沿的大模型研发，技术积累含金量高
- 百度AI平台与数据资源优势明显，项目影响力大
- 团队氛围技术驱动，与顶尖人才共事，成长空间广阔
- 大模型领域竞争激烈，需要持续跟踪最新论文与技术动态
- 工作强度较大，涉及算法实验与工程落地，需同时具备科研与工程能力
缺点 / 挑战
- 对数学和算法功底要求高，入门门槛较高
- 适合在编程竞赛或学术研究方面有突出背景，对AI技术充满热情，渴望在工业界前沿技术岗位挑战自我的人
角色解读
- 技术方向：从算法工程师成长为技术专家，主导大模型核心算法创新
- 管理方向：可晋升为技术团队Leader，带领项目团队攻克难题
- 跨领域发展：积累AI+代码经验后，可转向AI产品架构或技术合伙人等角色
- 负责代码大模型的预训练、对齐（Alignment）和强化学习（RL）等核心算法研发与优化
- 建设代码自动评估体系与沙盒环境，设计高质量代码数据合成策略
- 研发代码通用智能体，构建思考规划、工具调用、执行反馈等能力
- 推动大模型在百度代码助手、无代码等产品中的落地与迭代
- 扎实的编程与算法基础，具备ACM/ICPC等竞赛获奖经历者优先
- 熟悉大模型领域的整套流程，包括数据工程、预训练、SFT、RLHF等，有实际项目经验
- 具备学术研究能力，发表过AI顶会论文或参与过大模型开源项目
申请策略
- 提前了解百度文心大模型的技术路线，思考如何与代码场景结合
- 在面试中展现对技术细节的深入理解，而非仅仅知道概念
- 重点突出算法竞赛获奖经历（如ACM/ICPC）或AI顶会论文发表
- 详细描述参与大模型项目中的具体贡献，如预训练、RLHF等环节的实操经验
- 展示代码开源项目或技术博客，体现工程能力和技术影响力
- 系统学习大模型训练流程，如HuggingFace Transformers、DeepSpeed等工具
- 强化算法题训练，准备手撕代码面试
- 阅读最新大模型论文，尤其是关于代码生成和智能体的相关研究
面试指南
- 对于项目经验问题，采用STAR法则：背景-任务-行动-结果，重点突出你的技术选择与创新点
- 对于技术设计问题，先拆解需求，再提出方案，讨论优劣，最后总结最佳实践
- 对于算法题，先明确解题思路，再编码，最后测试边界情况
- 请详细描述你参与的大模型预训练或RLHF项目，遇到的最大挑战是什么？如何解决的？
- 代码大模型与通用大模型相比，有哪些独特的技术难点？
- 如何设计一个高效的代码自动评估系统？
- 在强化学习中，如何平衡探索与利用？请结合代码智能体场景说明
- 请手写一道中等难度的算法题，并对时间复杂度进行分析
职位点评
71
综合评分
百度核心大模型算法岗，技术前沿、薪资有竞争力，但工作强度和WLB需权衡。
从薪资福利、成长空间、工作节奏和岗位方向综合评估，方便横向比较。
更适合这类人
该职位最适合追求技术深度与前沿发展的求职者，愿意投入高强度工作以换取技能快速成长。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利70
成长发展95
工作生活40
使命价值70
薪资福利
70中等
百度作为上市大厂，薪资待遇具备竞争力，但JD未明确薪资范围，福利未具体说明，补偿性动机满足程度中等偏上。
薪资信号未披露（AI估算：30K-60K/月）
成长发展
95较高
该职位聚焦前沿大模型技术，涉及预训练、RL、智能体等核心方向，技能成长空间极大，适合追求技术深度的求职者。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Code Pretrain、Alignment、Reinforcement Learning、RLHF、SFT、代码智能体
业务类型profit_center
工作生活
40较低
JD未提及弹性工作或远程办公，百度通常为现场办公，且大模型研发强度较大，WLB可能一般。
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大模型属于高速增长赛道，对社会效率提升有积极意义，但具体使命导向不明确，意义感中等。
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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