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AIGC算法实习生（J106156）
AIGC算法实习生（J106156）
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
Aigc
大模型训练
数据清洗与分析
模型调优
值不值得投
68综合评分
综合评分 68
大厂核心AI项目实习，技术栈前沿成长快，薪资福利待确认，WLB视团队而定
从薪资福利、成长发展、工作生活和使命价值四个维度综合评估，方便比较实习机会。
薪资怎么样
8.0千
与人工智能中位数基本持平
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 1390 个在招 · 其中人工智能 43 个
市场机会
选择面较广
北京 · 人工智能 · 约 700 个在招
职位详情
关于这个职位
负责业务数据的分析与清洗以支持大模型训练，进行模型选型、训练及推理效果迭代优化
沉淀优质内容范式并扩展技能库，提升业务产出质量与多样性
同时需具备独立解决问题能力，熟悉主流内容生态平台者优先
最低要求
良好的理解能力和沟通能力
有大模型训练与调优经验，对数据有良好的分析能力
具有独立思考能力，自主解决问题的能力，可以快速定位问题并提出解决方案
工作职责
针对业务需求和后验效果，对业务数据进行分析，并清洗数据，用于模型训练
基于业务数据和需求，进行模型的选型与训练，自主迭代模型的推理效果
抽象并沉淀内外站真人内容的优质范式，扩展skills库，提升业务产出的效果和多样性
其他业务相关的临时工作
优先资格
抖音/小红书等内容生态平台的频繁使用者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 接触头部互联网大厂核心AI项目，技术栈前沿
- 大模型方向市场需求旺盛，职业发展空间广阔
- 团队氛围成熟，便于积累工业级项目经验
- 算法岗竞争激烈，对数学基础与代码能力要求高
- 计算机/AI相关专业在校生，对大模型有浓厚兴趣且具备一定实战经验的同学
缺点 / 挑战
- 业务导向强，需快速适应高频迭代与结果考核压力
角色解读
- 深入AIGC与大模型底层原理，向资深算法工程师或AI架构师发展
- 积累业务落地经验后可转向AI产品策略或技术管理方向
- 负责业务数据的清洗与分析，为大模型训练提供高质量数据支撑
- 主导模型选型、训练与调优，持续迭代推理效果
- 提炼优质内容范式并扩充技能库，提升生成内容质量
- 掌握大模型训练与微调核心技术
- 具备扎实的数据处理与分析能力
- 熟悉AIGC应用场景及主流内容平台生态
- 拥有较强的独立排查问题与逻辑思维能力
申请策略
- 提前了解百度文心一言及相关业务线，准备1-2个与大模型应用落地的思考案例
- 突出大模型训练/微调项目经历，量化数据规模与效果提升指标
- 展示数据分析与特征工程能力
- 列举熟悉的内容平台运营或内容创作经验
- 强化Transformer架构与LoRA/P-Tuning等微调技术
- 练习大规模数据处理工具链
- 关注AIGC最新论文与开源社区动态
面试指南
- 采用STAR法则清晰阐述项目背景、任务、行动与结果
- 重点突出技术选型依据、参数调整细节及量化指标变化
- 展现从数据到模型再到业务效果的完整闭环思维
- 请介绍一个你参与的大模型训练或微调项目，遇到的最大挑战是什么？
- 如何评估和优化模型推理效果？
- 面对海量业务数据，你的清洗与分析流程是怎样的？
- 如何判断一个AIGC生成内容的质量？
- 复习大模型基础理论与常见微调方法
职位点评
薪资福利65
成长发展85
工作生活50
使命价值60
薪资福利
65中等
实习津贴符合北京互联网行业常规水平，但未明确提及具体金额与额外福利，补偿性满足度中等。
薪资信号未披露（AI估算：6.5–9.0千/月）
成长发展
85较高
深度参与大模型训练与AIGC核心链路，技术栈处于行业前沿，能积累宝贵的工业级算法落地经验，成长空间显著。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈大模型训练、模型调优、AIGC、数据清洗与分析
业务类型ambiguous
工作生活
50较低
工作地点位于北京，通勤成本需自行考量；JD未明确办公模式与工时安排，互联网研发节奏通常较快，生活平衡度视具体团队而定。
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
60中等
身处AIGC高速发展期，工作内容直接关联内容生态创新与技术进步，具备较强的行业前瞻性与技术应用价值。
行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
创新程度积极采用新技术
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