滴滴出行
国际事业群IBG-（7）算法实习生
国际事业群IBG-（7）算法实习生
发布于 8 小时前实习/见习
实习生仅现场办公人工智能
人工智能
Llm
Prompt Engineering
Rag
大模型
微调
自然语言处理
值不值得投
71综合评分
综合评分 71
前沿技术栈、真实业务场景、成长机会突出的顶尖大厂算法实习。
从学习成长、工作节奏、岗位方向和实习待遇综合评估，方便比较实习机会。
薪资怎么样
5千
比人工智能中位数低
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 1070 个在招 · 其中人工智能 13 个
市场机会
选择面较广
北京 · 人工智能 · 约 560 个在招
职位详情
关于这个职位
这是一个滴滴出行国际事业群的算法实习生岗位，主要负责参与外卖售后智能体（Agent）系统的搭建与优化
你需要运用对大模型（LLM）、Agent、Prompt Engineering等技术的理解，提升系统解决实际售后问题的效果，并与产品等团队协作，跟踪前沿技术发展
最低要求
计算机、人工智能、自然语言处理等相关硕士在读
熟悉大模型LLM原理/微调/后训练技术，对Agent、Prompt Engineering、Cot、RAG、ReAct、Loop等有一定实践经验
具有良好的沟通能力，能与产品、运营、算法团队高效协作
工作职责
参与搭建外卖售后Agent系统，提升大模型解决实际售后问题的效果
优化Agent系统，与产品合作，制定Agent优化方案
跟踪最新的大模型LLM的技术发展，尤其是多模态大模型、后训练、微调、Agent等技术
与团队成员紧密合作，确保实习项目按时交付且满足质量标准
优先资格
有顶会论文和实际经验的优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 技术前沿：能直接接触并实践大模型、Agent等当前最热门的技术方向
- 业务场景真实：项目与实际业务（外卖售后）紧密结合，能获得宝贵的落地经验
- 平台资源：在大型科技公司的平台上，有较多的学习资源和协作机会
- 学习曲线：需要快速理解复杂的业务逻辑并掌握前沿技术，对学习能力要求高
- 适合计算机相关专业、对人工智能和大模型技术有浓厚兴趣、具备一定理论基础和实践经验、并渴望在真实业务场景中快速成长的在读硕士生
缺点 / 挑战
- 实习强度：作为核心业务的算法岗位，可能面临较快的项目节奏和较高的交付要求
- 竞争压力：大厂实习岗位竞争激烈，需要展现出突出的学习潜力和技术实力
角色解读
- 技术深耕：可以从Agent开发转向更底层的模型优化、多模态融合或特定领域的算法专家
- 产品结合：深入理解业务，可能发展为AI产品经理或算法策略专家
- 行业拓展：积累经验后，可转向自动驾驶、金融科技等其他AI应用领域
- 参与搭建和优化外卖业务的售后智能体系统，让大模型能更好地解决用户实际问题
- 调研并跟踪LLM领域的前沿技术，特别是多模态、微调和Agent框架
- 与产品、运营等团队紧密协作，将技术方案落地为实际产品功能
- 独立或协作完成实习项目，并保证项目交付质量
- 掌握大语言模型的核心原理，并具备微调、后训练等实践能力
- 熟悉Agent技术栈及常见模式，如Prompt Engineering、RAG、ReAct等
- 具备将算法模型应用于实际业务场景的工程化能力
- 拥有良好的跨团队沟通与协作能力
申请策略
- 深入了解滴滴的国际化业务和外卖业务逻辑，思考算法如何赋能业务
- 准备一份清晰的简历，突出你的技术栈与该岗位要求的匹配度
- 突出与LLM、Agent相关的项目经历或研究成果，详细说明你使用的具体技术（如RAG、微调框架）和达成的效果
- 强调论文发表情况（如有），尤其是顶会论文，这是重要的加分项
- 展示良好的编程能力和解决实际问题的案例，体现工程实践能力
- 深入复习和实践大模型微调技术，如LoRA、QLoRA等，熟悉主流训练框架
- 动手搭建一个简单的Agent项目，熟悉LangChain、LlamaIndex等工具或核心思想
- 研究Prompt Engineering的进阶技巧，如思维链（CoT）、ReAct等模式的实现与应用
面试指南
- 对于技术原理问题，采用“概念定义-核心组件-工作流程-优缺点”的结构进行阐述
- 对于系统设计问题，采用“明确目标-确定指标-分层设计-持续迭代”的思路回答
- 对于项目经验问题，使用STAR法则（情境-任务-行动-结果）来清晰陈述
- 请介绍一个你使用过或了解的Agent架构（如ReAct），并说明其工作原理
- 如何评估一个售后Agent系统解决问题的效果？你会设计哪些指标？
- 如果让你优化一个现有的Agent系统，你会从哪些方面入手？
- 你对大模型微调（如SFT、RLHF）有什么理解？在实习项目中可能用到哪种？
- 描述一个你参与过的最有挑战性的技术项目，你是如何解决其中难题的？
职位点评
薪资福利60
成长发展90
工作生活50
使命价值70
薪资福利
60中等
作为实习岗位，其薪酬福利主要以实习津贴和补贴形式体现，在补偿性激励方面具有一定的市场竞争力。
薪资信号未披露（AI估算：4–6千/月）
成长发展
90较高
该岗位聚焦于当前最前沿的大模型和Agent技术，要求实践经验丰富，能为实习生提供极佳的技术深度和工程实践成长机会。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈大模型、LLM、Agent、Prompt Engineering、Cot、RAG、ReAct、Loop、微调、后训练
成长机会跟踪最新的大模型LLM的技术发展
业务类型ambiguous
工作生活
50较低
JD未明确说明工作模式、办公地点和WLB情况，实习岗位的工作节奏和灵活性存在不确定性。
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
70中等
在大型科技公司参与解决真实业务问题，对个人技术履历和行业认知有明显提升，具有一定的职业发展意义。
行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
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