大模型算法策略实习生（J104304）

优缺点分析

角色解读

• 在实习期间积累大模型应用与微调的一线经验，可参与多个真实业务项目，为转正或校招打基础
• 未来可向算法工程师、大模型应用专家或AI研究员方向发展，在技术深度和业务广度上双线成长
• 百度平台资源丰富，可能接触多个团队和项目，后续可横向拓展到多模态、智能体等方向，成为复合型AI人才
• 参与主流大语言模型的应用开发，设计并实现创新场景，如智能问答、内容生成等
• 针对具体任务进行模型微调，包括指令微调、RLHF和多模态微调，提升模型性能与鲁棒性
• 设计和实现智能体框架，研究工具调用、任务规划与多智能体协作机制
• 探索图像生成、视频生成等方向，针对图像任务进行模型微调与技术落地
• 扎实的Python编程能力，熟练使用PyTorch或TensorFlow等深度学习框架
• 理解大模型基本知识，熟悉Transformer架构，了解常用预训练模型和微调方法
• 对大模型微调、多模态生成、智能体等前沿方向有强烈兴趣和动手实践能力
• 较强的学习能力和团队协作能力，能快速掌握新技术并应用于实际问题

申请策略

• 在申请材料中明确表达对大模型和智能体方向的强烈兴趣，并展示自己持续关注行业前沿动态
• 面试前了解百度在AI领域的相关产品和业务，如文心一言、百度智能云等，准备结合岗位的思考
• 突出自己在大模型微调、RLHF、多模态生成等方向的实操项目，最好提供GitHub或技术博客链接
• 强调Python和PyTorch/TensorFlow的使用经验，以及深度学习相关的公开课、竞赛或科研成果
• 展示快速学习能力和自我驱动力，如自学新技术的经历、开源贡献等
• 如有智能体或工具调用相关项目，务必重点描述，这是核心加分项
• 提前熟悉大模型微调的基本流程，如LoRA、PEFT、RLHF等，并尝试用开源模型跑通一个微调任务
• 学习LangChain等智能体框架的基础用法，了解工具调用、任务规划等概念

面试指南

• 对于技术原理类问题，采用“概念-原理-应用”结构：先简要定义，再展开核心机制，并举一个实际应用例子
• 对于项目经历类问题，使用STAR法则（情境-任务-行动-结果），突出自己的贡献和思考深度
• 对于开放设计类问题，先总结核心思路，列出几个关键步骤，然后说明可能遇到的难点和权衡，展现结构化思考
• 请解释Transformer模型的核心思想，为什么Attention机制有效？
• 你是否有过微调大模型的经历？请详细介绍一个相关项目，包括数据、方法、遇到的问题和结果
• 谈谈你对RLHF的理解？它在对齐人类偏好中的作用是什么？
• 你如何设计一个智能体来完成任务规划，比如让AI自动订机票？
• 如果给定一个图像生成任务，你如何评估和优化生成效果？