Agent大模型开发实习

优缺点分析

角色解读

• 实习转正后可能发展为初级算法工程师，专注于Agent大模型研发
• 未来可向高级AI研究员或技术专家方向成长，负责核心模型创新
• 有机会接触人形机器人全栈技术，向系统架构或产品经理方向拓展
• 参与人形机器人交互的Agent系统大模型开发，聚焦对话、规划、决策等核心能力
• 负责大语言模型/多模态模型的训练与调优，包括SFT、RLHF等对齐方法的落地
• 搭建大规模多模态数据处理系统，管理文本、语音、图像数据的生产与筛选
• 设计高质量训练数据（指令、偏好、轨迹数据），提升模型在Agent场景下的推理与执行能力
• 熟悉大模型训练与对齐方法，如SFT、RLHF、DPO等
• 对Agent技术有一定理解，包括工具调用、规划推理
• 具备数据处理能力，能识别数据噪声、偏差并优化数据质量
• 关注生成式AI与人形机器人前沿技术，有热情推动智能化

申请策略

• 提前了解智元机器人的技术路线和产品方向，在面试中展现热情
• 准备一个展示自己技术深度的项目案例，详细说明关键细节
• 突出大模型相关项目经验，如微调、RLHF或Agent开发
• 展示数据处理能力，如清洗、标注、质量评估案例
• 提及对多模态或人形机器人领域的兴趣和研究经历
• 补充强化学习（RL）基础，特别是GRPO、DPO等对齐方法
• 熟悉Python深度学习框架（如PyTorch）和数据处理工具

面试指南

• 技术原理问题：先阐述核心概念，再对比差异，最后结合实际经验说明
• 实践问题：按STAR法则（情境-任务-行动-结果）描述，突出量化效果
• 开放性问题：先定义问题范围，再分步骤提出解决方案，最后总结关键点
• 请解释SFT和RLHF的区别及适用场景
• 如何处理训练数据中的噪声和偏差？
• Agent系统中的工具调用如何实现？
• 你如何评估大模型的幻觉和鲁棒性？
• 描述一个你参与过的多模态数据处理项目