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AI 开放平台研发工程师实习生（J103363）
AI 开放平台研发工程师实习生（J103363）
发布于 大约 16 小时前实习/见习
北京市
无经验要求
实习生
仅现场办公
学历未注明
软件工程
Ai Agent
Api网关
分布式系统
大模型
微服务
高并发
AI 估算 · 4k–8k
百度实习生薪资在行业中等偏上，考虑技术栈（大模型+Java）有溢价，但实习生通常按日或月薪，月薪范围合理。
职位详情
关于这个职位
该职位是百度AI开放平台的研发实习生，负责企业级AI服务的后端开发，涉及大模型、Agent、API网关等核心技术模块
你将参与从需求评审到上线全流程，在真实业务场景中积累大模型与分布式系统开发经验
适合计算机基础扎实、对AI技术栈有热情的在校学生
最低要求
扎实的计算机基础，熟悉数据结构、算法、操作系统、网络、数据库
熟练掌握 Java，理解 JVM、并发编程、集合框架等核心机制
熟悉 Spring / Spring Boot，能独立完成 RESTful 服务开发
熟悉 MySQL、Redis，了解消息队列者优先
代码风格清晰，学习能力强，具备良好的团队协作意识
工作职责
参与企业级 AI 开放平台后端研发，将大模型、Agent、API、CLI、Skill 等能力封装为稳定的企业级服务
负责 API 网关、鉴权配额、能力注册、调用链路、日志监控等核心模块的设计与开发
参与 Agent Tool、Skill、MCP 等开放能力接入框架建设，支撑开发者高效上架与治理 AI 能力
参与大模型调用中间层研发：模型路由、上下文管理、流式响应、Function Calling、限流缓存等
配合产品完成需求评审、方案设计、编码、联调、上线全流程
优先资格
有大模型应用、AI Agent、RAG、Function Calling、MCP 相关项目或实践经验
熟悉主流大模型 API 调用及流式响应、Token 计费等概念
熟悉 API 网关、OAuth2/JWT、限流熔断、可观测性等企业级中间件
有微服务、高并发、开源贡献经验者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 百度大厂平台，实习经历含金量高，可接触业界前沿的大模型和AI技术栈
- 团队技术氛围浓厚，有导师指导，适合技术积累和职业起步
- 涉及大模型、API网关等复杂系统，需要较强学习能力和自驱力
- 工作节奏可能较快，需适应互联网大厂的开发迭代速度
- 适合计算机基础扎实、对AI后端技术有浓厚兴趣、希望在大厂积累实战经验的在校学生
缺点 / 挑战
- 参与核心AI开放平台的研发，技术挑战大，能快速提升架构设计和工程能力
- 实习期间需快速熟悉百度内部技术体系和业务流程，初期可能有较大压力
角色解读
- 实习期间可深入接触大模型与AI基础设施，积累企业级分布式系统开发经验
- 表现优秀可转正为正式员工，逐步成长为AI后端或基础架构方向的资深工程师
- 后续发展方向包括AI平台架构师、技术专家或转岗至大模型应用、云原生等前沿领域
- 负责百度AI开放平台的后端开发，将大模型、Agent等AI能力封装成稳定的企业级服务
- 设计并实现API网关、鉴权配额、调用链路等核心模块，保障服务的高可用与安全性
- 参与大模型调用中间层研发，如模型路由、流式响应、限流缓存等，优化调用效率
- 配合产品团队完成从需求评审到上线的全流程开发工作
- 扎实的计算机基础：熟练掌握数据结构、算法、操作系统、网络和数据库知识
- 精通Java及Spring/Spring Boot框架，能独立完成RESTful服务开发
- 熟悉MySQL、Redis等存储中间件，了解消息队列
- 对大模型、AI Agent、API网关等方向有实践或学习兴趣
申请策略
- 在简历中附上GitHub或技术博客链接，展示代码质量和学习能力
- 关注百度AI开放平台的产品动态，在面试中展现对业务的了解和思考
- 突出Java和Spring Boot的项目经验，尤其是独立完成的RESTful服务开发
- 强调计算机基础（数据结构、算法、操作系统等）的掌握程度，可附上相关课程成绩或竞赛经历
- 如有大模型、AI Agent、RAG、微服务等实践项目，务必详细描述技术细节和成果
- 提前复习Java并发编程、JVM调优、Spring Boot源码等，应对技术面试
- 学习大模型API调用（如OpenAI、百度文心）、Function Calling、流式响应等概念
- 了解API网关、限流熔断、可观测性等中间件的原理和常见实现
面试指南
- 对于技术原理题：先概括核心概念，再分步骤解释底层机制，最后结合实际场景说明应用
- 对于设计题：明确需求，提出方案（如限流用令牌桶），讨论优缺点，并考虑扩展性
- 对于项目题：用STAR法则（情景、任务、行动、结果）结构化描述，突出个人贡献和技术难点
- Java中HashMap的底层实现原理和线程安全问题
- Spring Boot自动配置的原理是什么？
- 设计一个高并发下的API限流方案
- 大模型调用时如何处理流式响应和异常恢复？
- 描述你参与过的一个分布式系统项目，你承担的角色和挑战
职位点评
72
综合评分
百度大厂实习，前沿AI技术栈，成长空间大，但需现场办公且薪资一般。
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
优先满足发展性动机的求职者，追求前沿技术和快速成长，对生活机动性要求不高。
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90
工作生活50
使命价值75
薪资福利
60中等
实习生薪资适中，不能与正式员工相比，但百度品牌背书和福利（如餐补、班车）有一定补偿性。
薪资信号未披露（AI估算：4K-8K/月）
成长发展
90较高
该实习岗位能深度参与大模型和AI平台核心研发，技术前沿性极强，有导师指导，成长空间大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈大模型、AI Agent、API网关、微服务、高并发、分布式系统
业务类型profit_center
工作生活
50较低
需现场办公，地点在北京，通勤可能较长，互联网大厂通常有加班文化，但实习生一般不要求高强度。
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
75中等
参与AI开放平台建设，能赋能开发者，技术价值和社会价值较高，属于高速增长赛道。
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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