三六零
AI搜索算法实习生（北京）-5429(J12494)
AI搜索算法实习生（北京）-5429(J12494)
发布于 3 小时前实习/见习
实习生仅现场办公机器学习工程
机器学习工程
Ai Agent
Nlp
Rl
Sft
Vlm
大语言模型
推荐系统
搜索算法
值不值得投
75综合评分
综合评分 75
前沿AI技术栈、工业级落地场景丰富、成长空间大，但工作节奏较快且地点固定
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
比机器学习工程中位数低
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
约 110 个在招 · 其中机器学习工程 3 个
市场机会
选择面较广
北京 · 机器学习工程 · 约 550 个在招
职位详情
关于这个职位
负责探索大语言模型在搜索与推荐场景的落地应用，涵盖意图理解、召回与排序等核心环节
基于AI技术构建下一代搜索引擎并服务于AI Agent，利用LLM/VLM突破多语言、复杂语义及长文本处理等挑战，优化内容理解与个性化体验
最低要求
届及以后本科及以上学历在读，计算机、数学、自动化、人工智能等相关专业优先
熟悉NLP相关的算法和技术，熟悉大模型SFT、RL算法
对AI Agent技术有深入了解，熟悉AutoGPT、LangChain等现代AI框架
出色的问题分析和解决能力，能深入解决大模型训练和应用存在的问题
工作职责
探索大模型在搜索、推荐场景的落地应用，包括但不限于意图理解、召回、排序等方向
基于AI建设下一代搜索引擎，并服务于AI Agents，包括全网搜索、视频搜索、图片搜索等
基于LLM/VLM大幅突破搜索排序、召回、内容理解、个性化等任务，解决多语言、难语义、长文本等核心挑战
优先资格
在大模型领域，主导过大影响力的项目或论文者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 接触行业最前沿的大模型与Agent技术，技术栈领先
- 依托国内头部互联网平台，拥有海量真实业务场景与算力资源支持
- 导师制培养体系完善，利于快速积累工业界落地经验
- 算法迭代速度快，需保持高强度学习与技术跟进
- 业务目标导向明确，需在有限实习期内产出可落地的优化方案
- 竞争激烈，对学术成果或项目深度有一定门槛
- 对AI底层技术与搜索推荐业务有浓厚兴趣，具备较强自驱力与工程落地能力的计算机相关专业在校生
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 可向大模型算法专家、搜索推荐架构师方向发展
- 积累一线业务经验后，可转向AI产品策略或技术管理岗位
- 持续深耕前沿AI技术，成为垂直领域的核心技术骨干
- 聚焦大模型技术在搜索与推荐业务中的落地，负责意图理解、召回排序等核心模块的研发
- 参与构建面向AI Agent的下一代搜索引擎，覆盖多模态搜索场景
- 针对复杂语义、长文本等难点进行算法优化与模型调优
- 扎实的自然语言处理(NLP)基础，熟练掌握大模型微调(SFT)与强化学习(RL)技术
- 深入理解AI Agent架构，熟练使用LangChain等主流开发框架
- 具备优秀的算法攻关与实际问题解决能力
申请策略
- 关注360在搜索与AI安全领域的最新布局，面试时展现对业务痛点的思考
- 准备1-2个完整的大模型项目案例，清晰阐述技术选型与难点攻克过程
- 突出大模型相关项目经历，重点描述SFT/RL微调细节、Agent框架使用经验及量化业务指标
- 附上高质量论文或开源项目链接以增强竞争力
- 提前熟悉LangChain/LlamaIndex等Agent开发工具链
- 补充向量数据库检索与RAG架构知识
- 加强PyTorch深度学习框架的实战调试能力
面试指南
- 采用STAR法则（情境-任务-行动-结果）结构化陈述项目背景、个人贡献、技术决策依据及最终业务/技术指标提升
- 结合理论推导与实验对比说明技术选型的合理性
- 请详细介绍你参与过的大模型微调或RLHF项目，你在其中承担了什么角色？
- 面对长文本或多语言搜索场景，你会如何设计召回与排序策略？
- 简述LangChain在构建AI Agent时的核心优势与潜在瓶颈
- 复习Transformer架构、Attention机制及主流大模型微调方法
- 梳理过往项目的代码实现与性能调优细节
- 了解当前搜索推荐领域的大模型应用趋势与业界标杆案例
职位点评
薪资福利65
成长发展92
工作生活55
使命价值75
薪资福利
65中等
实习津贴处于互联网大厂中等偏上水平，但作为短期实习岗位，整体薪酬回报并非核心吸引力。
薪资信号未披露（AI估算：5.0–8.0千/月）
成长发展
92较高
岗位直接对接大模型与AI Agent前沿技术，提供丰富的工业界落地场景与顶尖技术团队指导，技能成长空间极大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈LLM、NLP、SFT、RL、AI Agent、LangChain、VLM
业务类型profit_center
工作生活
55较低
未明确提及弹性工作制，互联网大厂实习通常需坐班，工作节奏较快，WLB一般。
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
75中等
致力于通过AI技术重塑信息获取方式，推动智能搜索与Agent生态发展，具有明确的行业创新价值与技术使命感。
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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