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大模型技术实习生-深圳
大模型技术实习生-深圳
发布于 2 小时前实习/见习
实习生仅现场办公AI产品经理
AI产品经理
Nlp
Prompt Engineering
Rag
大模型
深度学习
值不值得投
67综合评分
综合评分 67
高成长性、前沿技术栈、高强度投入的AI实习机会
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
1.0千
比AI产品经理中位数低
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 100 个在招 · 其中AI产品经理 6 个
市场机会
选择面较广
深圳 · AI产品经理 · 97 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位是大模型技术方向的实习岗位，主要参与提示工程优化、模型后训练与评估以及RAG/Agent技术实践
你需要协助构建企业级知识库问答系统，跟踪前沿技术动态并撰写技术文档，旨在通过实际项目积累大模型应用开发经验
最低要求
教育背景：计算机科学、软件工程、人工智能、数据科学、数学等相关专业的在校本科生、硕士研究生或博士研究生
编程基础：扎实的Python编程能力，熟悉常用的数据结构和算法
理论基础：熟悉机器学习/深度学习的基本概念，了解自然语言处理（NLP）的常用技术和模型（如Transformer）
热情与自驱力：对大模型和AIGC技术有强烈的兴趣和热情，具备优秀的自我学习能力和解决问题的能力
沟通协作：良好的沟通能力和团队协作精神，能够清晰表达自己的想法
实习时间：保证每周至少实习5天，能持续实习3个月以上者优先
工作职责
提示工程：设计、测试和优化高质量的Prompt，引导模型生成稳定、准确、符合预期的结果，探索最佳的交互范式
模型后训练与评估：协助收集和清洗数据，参与大模型的后训练工作，并对模型效果进行评估和分析，持续迭代优化
RAG/AGENT技术实践：参与利用检索增强生成（RAG）技术构建企业级知识库问答系统，或探索和实践基于大模型的Agent技术，赋予模型规划、调用工具和解决复杂任务的能力
技术调研与学习：跟踪大模型领域的最新技术动态和学术论文，将前沿的算法和技术应用到实际项目中
文档撰写：撰写清晰的技术文档，记录实验过程和结果，分享你的发现和见解
优先资格
有使用LangChain、LlamaIndex、Transformers等大模型相关框架或库的经验
了解或实践过大模型的Fine-tuning、Prompt Engineering、RAG等技术
有个人技术博客、活跃的GitHub账号，或参加过Kaggle、天池等数据科学竞赛并取得优异成绩
在GitHub上有与AIGC、LLM相关的个人项目或贡献
对Agent、多模态等前沿方向有深入了解
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 接触最前沿的大模型技术栈（RAG/Agent），在行业头部公司积累实战经验，有助于建立高质量的技术作品集
- 技术迭代极快，需要保持高强度的自学能力
- 部分工作涉及繁琐的数据清洗，需具备耐心
- 计算机相关专业在校生，对AI充满热情，希望在大模型领域深入发展的同学
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 从实习助理成长为独立的大模型应用工程师，未来可向AI算法专家、AI产品经理或技术研究员方向发展
- 负责设计和优化Prompt以提升大模型输出质量，参与模型后训练的数据清洗与评估工作
- 熟练掌握Python编程，理解Transformer架构及NLP基本原理，具备快速学习新技术的能力
申请策略
- 准备一份详细的技术博客或项目报告，展示你对大模型技术的思考深度，而不仅仅是罗列技能
- 突出Python编程能力，展示GitHub上的LLM相关项目或Kaggle竞赛成绩，强调对Prompt Engineering或RAG的理解
- 深入学习LangChain/LlamaIndex框架，动手搭建一个简单的RAG问答系统，阅读最新的LLM相关论文
面试指南
- 采用STAR法则（情境、任务、行动、结果）描述过往项目经历
- 对于技术问题，先阐述原理，再结合具体案例说明应用场景和局限性
- 请简述你理解的Prompt Engineering的核心原则是什么？
- 你如何评估一个大模型生成的回答质量？
- 请解释一下RAG技术的工作原理及其优势
- 如果模型出现幻觉，你会如何尝试缓解？
- 复习Transformer基础理论，熟悉主流LLM框架的使用，准备一个自己完成的AI相关小项目作为面试案例
职位点评
薪资福利60
成长发展92
工作生活40
使命价值85
薪资福利
60中等
实习岗位薪资通常为固定津贴，虽处于市场中上水平，但非核心激励点，福利体系不如正式员工完善。
薪资信号未披露（AI估算：0.2–0.3千/月）
成长发展
92较高
极高满足度。岗位直接涉及大模型前沿技术（RAG/Agent/Prompt），提供接触核心业务的机会，成长路径清晰。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈LLM、RAG、Agent、Prompt Engineering、Transformer、Python
业务类型profit_center
工作生活
40较低
要求每周实习5天，属于高强度投入，可能影响学业或其他生活安排，WLB平衡难度较大。
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
85较高
从事极具社会影响力的AI前沿研究，推动技术进步，对个人职业使命感和行业前景有较高满足感。
行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
创新程度开拓性创新（行业首创）
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