智谱
多模态数据算法实习生
多模态数据算法实习生
发布于 2 小时前实习/见习
实习生仅现场办公数据工程
数据工程
Maxcompute
分布式计算
图文合训
多模态
数据清洗
数据质量评估
值不值得投
71综合评分
综合评分 71
头部大模型公司多模态数据实习岗，前沿技术栈与转正机会，成长性强但薪资与工作强度信息未披露。
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
7.0千
比数据工程中位数低
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
48 个在招
市场机会
选择面较广
北京 · 数据工程 · 约 180 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位是智谱多模态大模型团队的数据算法实习生，主要参与图文合训、视觉训练方向的数据清洗、筛选、构造与质量分析，并结合论文调研沉淀数据方法，支持模型训练全流程的数据建设
适合对多模态AI、数据工程感兴趣的在校生
最低要求
届或2028届毕业，本科及以上学历，计算机相关专业优先
每周可稳定实习5天，27届毕业季人选表现良好可提供实习转正机会
熟练掌握 Python、C++等编程语言，具备良好的编程能力和算法基础
熟悉 Spark、Ray、MaxCompute等分布式计算框架中的一种或多种，有海量数据处理经验者优先
有一定数据处理基础，接触过数据清洗、数据分析、数据标注规范设计、训练数据构造或数据质量评估者优先
对多模态模型、视觉模型、图文理解、图文合训、训练数据建设等方向感兴趣，有相关项目或论文经验更佳
具备较强的信息检索和调研能力，能够主动阅读论文、技术博客或开源资料，并将调研结果转化为可执行的数据方案
工作职责
参与多模态模型训练相关的数据建设工作，支持图文合训、视觉训练等方向的数据处理、数据筛选、数据构造与质量分析
根据模型训练目标，协助完成图文、视觉类数据的清洗、整理、分类、去重、过滤及结构化处理
参与训练数据方法调研，阅读多模态、视觉训练、图文对齐、数据合成、数据质量评估等相关论文和资料，沉淀可复用的方法思路
结合模型训练效果和业务反馈，协助分析数据问题，提出数据优化、样本补充、质量提升等改进建议
与算法、数据工程及评测团队协作，支持训练数据从需求理解、方案设计到落地交付的全流程工作
优先资格
有海量数据处理经验者优先
接触过数据清洗、数据分析、数据标注规范设计、训练数据构造或数据质量评估者优先
对多模态模型、视觉模型、图文理解、图文合训、训练数据建设等方向感兴趣，有相关项目或论文经验更佳
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 直接参与头部大模型公司的多模态训练数据建设，接触真实图文合训与视觉训练场景
- 工作横跨数据工程、模型理解与方法调研，技术视野广
- 数据建设工作相对细致繁琐，需要较强的耐心与规范意识
- 需每周稳定到岗5天并兼顾论文调研，节奏有一定强度
- 对分布式计算与多模态知识的门槛不低
- 适合计算机相关专业、具备一定编程与数据处理基础、对多模态大模型和数据工程有热情、希望进入AI研发方向的在校生
缺点 / 挑战
- 有实习转正机会，成长起点较高
角色解读
- 可沿数据工程→多模态算法/训练数据专家方向发展，也可向模型训练、评测等相邻岗位延伸
- 表现优秀者有机会实习转正，进入大模型核心研发链条
- 围绕多模态大模型训练，完成图文与视觉数据的清洗、筛选、构造和质量分析
- 同时调研多模态训练与数据合成相关论文，把方法论落地为可执行的数据方案
- 需要扎实的 Python/C++ 编程与算法基础，熟悉 Spark、Ray、MaxCompute 等分布式框架之一，具备数据清洗、标注规范、数据质量评估等数据处理经验
- 同时对多模态、视觉训练方向有浓厚兴趣
申请策略
- 关注智谱多模态团队的技术动态与开源工作，了解其模型与数据方向
- 在申请中强调稳定的实习时间（每周5天）与转正意愿，提升匹配度
- 突出 Python/C++ 编程与算法能力，量化展示数据规模与处理成果
- 列出 Spark/Ray/MaxCompute 等分布式框架使用经历
- 呈现数据清洗、标注规范、质量评估相关项目
- 如有论文、竞赛或多模态项目应重点展示
- 提前熟悉一个分布式计算框架（如 Spark/Ray）并做小项目
- 补足多模态模型（图文对齐、视觉预训练）与数据合成、质量评估的基础知识
面试指南
- 用“场景-方法-结果”结构讲清项目：先说明数据规模与目标，再讲你采用的技术方案与关键取舍，最后用指标或效果量化结果
- 对开放性问题先给框架再补充细节
- 你如何设计和实现一个图文训练数据的清洗与去重流程？
- 用过哪些分布式计算框架？如何用 Spark/Ray 处理海量数据？
- 谈谈你对多模态模型、图文合训的理解
- 如何评估训练数据的质量并定位数据问题？
- 介绍一个你读过或复现过的多模态/数据合成相关论文
- 准备1-2个数据处理或编程项目的详细案例，能清晰讲清技术细节
职位点评
薪资福利55
成长发展88
工作生活52
使命价值78
薪资福利
55较低
JD未披露薪资与福利，实习岗位整体补偿性动机满足一般，主要价值在于平台与成长而非薪资。
薪资信号未披露（AI估算：5.0–9.0千/月）
成长发展
88较高
深度参与头部大模型公司多模态训练数据建设，技术方向前沿，且有实习转正机会，成长性突出。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Python、C++、Spark、Ray、MaxCompute、多模态、图文合训
成长机会实习生表现良好可提供实习转正机会
业务类型ambiguous
工作生活
52较低
JD未提及办公模式与工作强度相关信息，且要求每周稳定到岗5天，生活化动机满足程度有限。
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
78中等
处于多模态大模型前沿赛道，工作直接服务于核心模型训练，技术价值与行业前景较强。
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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