用户平台部-运营实习生

优缺点分析

角色解读

• 可深入接触大模型训练全流程，积累AI领域实战经验
• 表现优异者可获得转正机会，向AI数据科学家或算法工程师方向发展
• 也可转岗至数据运营、产品运营等方向，拓宽职业路径
• 负责大模型训练数据的收集、清洗与标注，确保数据质量符合训练要求
• 支持模型训练过程的日志记录和指标监控，协助分析简单问题
• 整理技术文档和测试报告，维护团队知识库
• 执行预设测试用例，记录并反馈模型表现
• 熟悉Python编程基础，掌握Pandas、Numpy等数据处理库
• 了解机器学习和大模型的基本概念，有数据标注经验更佳
• 具备严谨的逻辑思维和细致的工作态度，善于整理文档
• 能保证每周5天、连续6个月的实习时间

申请策略

• 在简历中明确写出每周可实习天数和周期，增加匹配度
• 了解滴滴的业务和用户平台部的大模型应用场景，面试展示兴趣
• 突出Python编程能力和数据处理项目经历（如课程作业或Kaggle）
• 强调对AI大模型的理解，如读过相关论文或使用过ChatGPT等
• 展示细致认真和文档整理能力，例如维护过知识库或写过技术报告
• 说明可长期实习的时间安排
• 提前学习Pandas、Numpy等库，并练习数据清洗小项目
• 了解大模型训练流程、数据标注规范等基础知识

面试指南

• 对于技术问题，用STAR法则：情境-任务-行动-结果，突出逻辑
• 对于实习时间问题，正面说明时间安排和规划，展示稳定性
• 对于数据质量问题，可结合具体项目，强调流程和复核的重要性
• 请简单介绍一下你对大模型的了解？它有哪些常见应用？
• 你用Python做过哪些数据处理？请分享一个具体例子
• 数据标注时如何保证标注质量？如果遇到标注标准模糊怎么办？
• 如何安排一周5天的实习时间？你如何平衡学业和实习？
• 你了解哪些数据清洗方法？缺失值、重复值如何处理？