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多模态大模型算法实习生（J105847）
多模态大模型算法实习生（J105847）
发布于 3 小时前实习/见习
实习生仅现场办公人工智能
人工智能
Nlp
Pytorch
Rag
后训练
多模态大模型
工程化落地
算法研发
自动化评测
值不值得投
75综合评分
综合评分 75
前沿技术、大平台、重研发的算法实习岗，发展性极强，生活方式保障信息不明。
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。
薪资怎么样
5千
比人工智能中位数低
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
约 1130 个在招 · 其中人工智能 24 个
市场机会
选择面较广
北京 · 人工智能 · 约 540 个在招
职位详情
关于这个职位
此职位为百度多模态大模型算法实习生，主要参与前沿多模态AI算法的研发与落地工作
具体工作涵盖多模态文档理解、复杂图文语义分析、智能Agent架构设计、检索增强生成（RAG）等核心技术的研发与验证，并深度参与从数据生产、模型评测到工程化落地的全流程
实习生将有机会接触业界最前沿的大模型技术，并直接参与核心项目的开发
最低要求
计算机、人工智能、数学、电子信息等相关专业，硕士及以上学历，具备扎实的机器学习、深度学习和自然语言处理基础
具备多模态理解、大模型后训练、搜索排序、RAG、Agent、Reward Model、自动化评测中一项或多项实际项目经验
具备较强的算法研究与工程落地能力，能够将真实业务问题抽象为明确的任务定义、数据方案、算法方案和评价指标
具备良好的数据分析、沟通协作和项目推进能力
工作职责
负责参与多模态大模型相关算法研发与实验，包括多模态文档与版面分析、图文结构化识别、复杂图文语义理解，以及多模态检索相关性建模等技术方向
负责协助设计与搭建应用级 Agent 架构，深度参与任务规划、智能路由、检索增强生成（RAG）、工具调用、结果校验及多轮交互等模块的开发与验证
负责参与离线数据与内容生产体系的建设，协助搭建数据挖掘、自动生成、质量评估与线上反馈的数据闭环，赋能模型能力自进化
负责配合建立模型自动化评测体系，协助构建测试集、LLM-as-Judge 评估流程及规则校验机制，定位模型能力边界与典型 Badcase 归因
负责配合团队开展算法工程化落地与性能调优，参与模型效果、推理时延、算力成本及系统稳定性的联合优化
负责跟踪多模态大模型、Agent 及大模型后训练（Post-Training）领域的前沿技术进展，配合团队推进创新方案落地及论文、专利成果产出
优先资格
有顶级会议论文发表者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 技术前沿：直接参与业界最热门的多模态大模型与Agent方向研发，技术栈领先
- 平台广阔：在百度这样的大平台上，能接触到海量数据、强大算力和丰富的应用场景
- 项目实战：深度参与从研发到落地的全流程，项目成果和能力提升显著
- 技术难度高：多模态、Agent等方向是当前AI研究的热点与难点，对理论基础和创新能力要求极高
- 工作节奏快：作为核心研发项目，可能需要快速跟进技术进展并解决问题，对学习和抗压能力有考验
- 适合计算机、人工智能相关专业的研究生，对多模态AI和大模型有浓厚兴趣，具备扎实的理论基础和较强的工程实践能力，渴望在产业前沿技术领域深入钻研和积累的求职者
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 短期可通过实习深入掌握多模态与大模型前沿技术，并产出高质量的论文或专利
- 长期可转正成为核心算法工程师，或向算法架构师、技术专家方向发展，负责更核心的技术攻关
- 参与研发能够理解和处理图文信息的多模态大模型算法，让机器更智能地看懂文档和图片
- 搭建类似智能助理的Agent架构，使其能规划任务、调用工具并完成复杂指令
- 负责训练数据的准备、质量评估和模型效果的自动化评测，形成完整的算法迭代闭环
- 扎实的机器学习、深度学习理论基础，尤其熟悉NLP和多模态模型
- 具备RAG、Agent、大模型后训练等至少一项的实际项目经验
- 优秀的编程和工程能力，能将算法从论文落地到实际业务中
- 良好的分析沟通能力，能将业务问题清晰定义为技术方案
申请策略
- 仔细研读JD，理解每个职责模块对应的技术点，在面试中展现你的深入思考
- 主动了解百度在AI领域的最新技术动态和开源项目，体现你的热情与主动性
- 重点突出与多模态、NLP、大模型相关的项目经验或研究成果，详细描述你在其中的具体贡献和用到的技术
- 强调算法能力（如论文、竞赛成绩）与工程能力（如代码、框架使用）的结合
- 如有相关领域的顶级会议论文或专利，应醒目展示
- 系统复习多模态模型（如CLIP、LLaVA）和Transformer架构
- 深入学习RAG、Agent框架等大模型应用范式的原理和最新进展
- 通过开源项目或复现论文，增强对模型训练、评测全流程的实践理解
面试指南
- 对于技术问题，先阐述核心概念和主流方法，再结合你的经验或思考谈谈优劣或改进点
- 对于项目问题，遵循STAR法则（情境、任务、行动、结果），突出你的思考过程和技术选型理由
- 对于开放性问题，展示你的逻辑思维和将理论联系实际的能力
- 请介绍一下你对多模态大模型（如图文理解）主流技术路线的理解？如果让你设计一个RAG系统，你会如何构建检索和生成模块？你过去项目中是如何进行模型效果评估和Badcase分析的？请描述一个你将复杂业务问题转化为算法方案的经历
- 准备1-2个与多模态、NLP或大模型相关的深度项目，能清晰讲解技术细节和你的贡献
- 复习机器学习、深度学习、NLP的基础知识，特别是Transformer、Attention机制等
- 了解RAG、Agent、RLHF（大模型后训练）的基本原理和典型框架
职位点评
薪资福利70
成长发展95
工作生活50
使命价值75
薪资福利
70中等
作为实习生岗位，薪资为市场通常水准，能提供基本的经济支持，但并非该职位的核心吸引力。
薪资信号市场水准 (4.35–6.53千/月)
成长发展
95较高
该职位对发展性动机的满足程度极高，是核心优势。它提供了接触前沿技术、参与核心项目、在顶尖平台积累经验的绝佳机会。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈多模态大模型、RAG、Agent、LLM-as-Judge、Post-Training
成长机会跟踪前沿技术进展、创新方案落地、论文、专利成果产出
业务类型profit_center
工作生活
50较低
JD未明确提及工作模式、工时安排等与生活方式相关的信息，无法判断其对生活化动机的满足程度。
工作模式未明确
办公地点未明确
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
75中等
该职位处于人工智能高速增长赛道，参与的是推动技术进步和产业应用的工作，能带来一定的成就感。
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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