昆仑万维
算法实习生
算法实习生
发布于 大约 2 小时前实习/见习
北京市
无经验要求
实习生
仅现场办公
学历未注明
研究与开发 (研发)
机器学习
深度学习
PyTorch
强化学习
计算机科学
LLM
大模型
RLHF
智能体
AI 估算 · 4k–8k
北京互联网大厂算法实习薪资范围，结合公司规模和岗位技能要求，月薪约4000-8000元。
职位详情
关于这个职位
这是一个参与昆仑万维通用智能体模型训练的算法实习岗位
你将利用大规模数据训练和优化智能体模型，有机会将研究成果转化为顶级论文或实际产品
适合对LLM和智能体有热情、具备扎实机器学习基础的在校生
最低要求
扎实的计算机科学基础与良好的编程能力
理解并掌握机器学习、深度学习及大模型相关原理
对智能体、LLM 应用与创新方向充满热情
拥有良好的沟通协作能力与独立解决问题的能力
工作职责
利用大规模数据训练通用智能体模型，不断提升模型能力与用户体验
基于前沿技术与最新论文调优智能体架构，与团队共同探索创新方向
在实习期间有机会将研究成果转化为高水平论文或实际产品能力
优先资格
有大模型、Agent 或 RLHF 相关研究/项目经验
熟悉 PyTorch、Transformers 等主流框架
在顶会（NeurIPS/ICLR/ACL 等）有论文或开源贡献
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 参与前沿通用智能体研发，技术成长快
- 公司已上市，平台稳定且有资源
- 有机会发表论文或落地产品
- 智能体领域竞争激烈，需要持续学习最新论文
- 实习工作时间可能较为紧凑
- 适合对LLM和智能体有浓厚兴趣、希望积累科研或工程经验的在校研究生或高年级本科生
缺点 / 挑战
- 对数学和算法基础要求较高
角色解读
- 实习期间可深入研究智能体技术，未来转向大模型研发或AI研究员
- 有机会发表论文，积累学术成果
- 表现优秀可转正，进入昆仑万维AI团队
- 利用大规模数据训练通用智能体模型，提升模型能力与用户体验
- 基于前沿论文调优智能体架构，探索创新方向
- 将研究成果转化为论文或实际产品能力
- 扎实的计算机科学基础和编程能力（如Python）
- 掌握机器学习、深度学习和大模型原理
- 熟悉PyTorch、Transformers等框架
- 对智能体和LLM应用有热情
申请策略
- 准备一个关于智能体或LLM的个人理解或项目介绍
- 了解昆仑万维的AI业务方向（如天工大模型）
- 突出大模型、强化学习或智能体相关项目经验
- 展示编程能力（如Python、PyTorch）和算法基础
- 如有论文或开源贡献，重点标注
- 学习RLHF、Transformer架构等热门技术
- 动手实现一个小型Agent或LLM应用
- 阅读NeurIPS/ICLR相关论文
面试指南
- 对于技术问题，建议从原理到实践逐步回答，并展示自己的思考过程
- 对于项目问题，用STAR法则（情境、任务、行动、结果）结构化陈述
- 请解释Transformer的注意力机制
- 你了解哪些智能体架构？请举例
- 如何设计一个基于LLM的Agent？
- RLHF的训练流程是怎样的？
- 你参与过哪些项目？遇到的最大困难是什么？
- 复习深度学习基础，特别是Transformer和语言模型
职位点评
61
综合评分
前沿AI智能体研发实习，技术成长极佳，但需要现场办公且薪资一般。
更适合这类人
适合追求技术成长和前沿研究的求职者，不太关注工作生活平衡和短期薪资。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利40
成长发展90
工作生活30
使命价值85
薪资福利
40较低
该职位为实习岗，薪资水平一般，但能获得宝贵经验。
薪资信号偏低 (4K-8K/月)
成长发展
90较高
该职位涉及最前沿的通用智能体技术，有导师指导，成长空间大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈大规模数据训练、通用智能体模型、LLM、智能体架构、PyTorch、Transformers、RLHF
成长机会有机会将研究成果转化为高水平论文或实际产品能力
业务类型ambiguous
工作生活
30较低
需现场办公，北京通勤压力大，未提及WLB。
工作模式仅现场办公
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
智能体是AI前沿方向，社会影响力较大。
行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
使命信号打造通用智能体，定义下一代智能体操作系统
创新程度开拓性创新（行业首创）
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