智谱
27届校招-预训练算法工程师
27届校招-预训练算法工程师
发布于 3 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公
Moe架构
Nlp
Pytorch
分布式训练
大语言模型
强化学习
算法研究
预训练
值不值得投
83综合评分
综合评分 83
顶尖AI大厂校招、前沿技术栈、高成长潜力、高强度挑战
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，方便比较职业起点。
薪资怎么样
参考估算薪资
根据职位描述推断，供对比参考
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
职位详情
关于这个职位
作为27届校招预训练算法工程师，你将专注于大语言模型的核心研发
主要职责包括构建高质量预训练数据、探索高效的Attention与MoE架构，以及研究预训练与强化学习结合的新范式
适合对前沿AI技术充满热情的应届硕士/博士毕业生
最低要求
届应届毕业生（本科或硕士及以上学历）
计算机科学、人工智能、数学等相关专业背景
具备扎实的机器学习基础，熟悉深度学习框架（如PyTorch/TensorFlow）
具备良好的代码能力和英语阅读能力
工作职责
负责预训练数据的构建，包括领域分类、质量筛选、配比调整等
负责语言模型结构探索，包括高效的attention结构、降低部署成本的moe架构等
负责新的预训练scaling范式探索，包括预训练与RL的结合、可扩展的预训练数据合成方法等
优先资格
在ACL, NeurIPS, ICLR, EMNLP, ICML等顶级会议或期刊上发表过论文者优先
熟悉并行训练框架，有多机多卡训练经验者优先
熟悉大模型预训练 / SFT / RL 者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 处于AI大模型风口，技术栈极具前瞻性和竞争力
- 智谱AI作为国内头部大模型厂商，资源丰富，成长速度快
- 团队氛围极客，能与顶尖人才共事，学术与技术双重提升
- 预训练涉及海量数据和算力，调试难度大，问题排查复杂
- 适合对大模型底层原理有浓厚兴趣、具备较强科研能力和工程落地能力的计算机/AI相关专业应届生
缺点 / 挑战
- 技术迭代极快，需要保持高强度的学习和研究压力
- 校招岗位可能面临较高的期望值，需快速产出成果
角色解读
- 初级算法研究员 -> 高级算法专家 -> 首席科学家/技术总监
- 向垂直领域大模型负责人发展，或转向AI基础设施架构师方向
- 构建和优化用于大模型预训练的高质量数据集，进行数据清洗和配比
- 研究和设计更高效的模型架构，如稀疏注意力机制和混合专家（MoE）模型
- 探索Scaling Law新范式，研究如何将强化学习与预训练结合以提升模型能力
- 扎实的深度学习理论基础，熟悉Transformer架构及其变体
- 熟练掌握Python编程及PyTorch等主流深度学习框架
- 具备大规模分布式训练经验，了解多机多卡并行策略
- 优秀的英文文献阅读能力，能跟踪并复现顶会最新研究成果
申请策略
- 准备一份详细的技术博客或项目报告，展示你的思考深度
- 面试前深入了解智谱GLM系列模型的特点和技术路线
- 突出顶会论文发表经历或高引用项目
- 详细展示在大模型预训练、微调或分布式训练方面的具体项目细节
- 强调代码能力，附上GitHub链接或相关开源贡献
- 深入理解Transformer内部机制及MoE、FlashAttention等优化技术
- 熟悉Megatron-LM、DeepSpeed等分布式训练框架的使用
- 关注RLHF、DPO等最新对齐技术动态
面试指南
- STAR法则：情境-任务-行动-结果，重点突出个人贡献和技术难点攻克
- 理论结合实践：先阐述基本原理，再结合具体实验数据或代码实现说明
- 批判性思维：不仅回答怎么做，还要分析为什么这么做，以及是否有更好的方案
- 请详细介绍你最近研究的一个大模型架构改进点及其动机
- 在多机多卡训练中，如何优化通信瓶颈？
- 如何看待预训练数据质量对模型性能的影响？你有什么筛选策略？
- 解释一下MoE架构的优势及潜在挑战
- 如果让你设计一个结合RL的预训练流程，你会怎么考虑？
职位点评
薪资福利85
成长发展95
工作生活60
使命价值80
薪资福利
85较高
智谱AI作为B轮独角兽，校招算法岗薪资通常高于市场平均水平，且福利体系完善，对补偿性动机满足度较高。
薪资信号未披露（AI估算：2.0千–3.5万/月）
成长发展
95较高
岗位直接涉及大模型预训练、MoE、RL等最前沿技术，技术壁垒高，成长空间巨大，对发展性动机满足度极高。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Pre-training、MoE、Attention、RL、Scaling Law
业务类型profit_center
工作生活
60中等
互联网大厂算法岗通常工作强度较大，虽可能有弹性工作制，但研发压力大，WLB一般，对生活化动机满足度中等。
工作模式未明确
办公地点市区核心地段
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
80较高
投身于通用人工智能（AGI）的研发，具有极高的社会价值和行业影响力，能满足求职者的意义感动机。
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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