大模型算法实习生

优缺点分析

角色解读

• 在实习期间积累LLM前沿研究经验，可发表论文或产出专利
• 表现优秀者有机会转正，成为正式算法工程师
• 未来可向高级算法工程师、研究科学家或技术管理方向发展
• 研究并优化大语言模型（LLM）的预训练、微调、强化学习等技术，探索其在智能办公场景的应用
• 设计并评估大模型在对话、问答、信息抽取等场景中的机制与应用效果
• 与团队协作，将研究成果转化为实际产品或功能
• 扎实的机器学习与深度学习基础，熟悉LLM原理与训练方法
• 熟练使用Python，掌握PyTorch或TensorFlow等深度学习框架
• 具备文本生成、对话系统、问答系统或信息抽取等研究经验
• 优秀的学习能力与沟通合作精神

申请策略

• 了解好未来的业务方向，特别是智能办公场景
• 在简历中强调与岗位职责的匹配度，如对话系统、信息抽取等
• 突出LLM相关项目经验，如微调、RLHF、模型部署等
• 强调论文发表或竞赛获奖经历，体现研究能力
• 展示Python编程和深度学习框架的熟练度
• 提及对智能办公场景的理解或相关项目
• 熟悉主流LLM架构（如GPT、DeepSeek）的原理和训练方法
• 动手实践SFT、RLHF、GRPO等技术，积累经验

面试指南

• 使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）回答项目经验问题
• 对于技术问题，先阐述基本原理，再结合实例说明
• 对于开放性问题，展示思考过程，提出可行方案
• 请介绍你参与过的LLM项目，具体负责哪些部分？
• 如何设计一个对话系统的评估方案？
• 解释RLHF和GRPO的区别与联系
• 如何优化大模型的推理速度？
• 你对智能办公场景中的LLM应用有什么想法？