百度
实习大模型评估PM实习生（J100379）
北京市 · 实习 · 硕士
长期有效
任职要求
- -良好的跨部门沟通与协作能力，具备自我驱动意识
- -具备计算机/机器学习/NLP/人工智能相关领域硕士及以上学历，或同等的科研/工程经验
- -对大模型（LLM/VLM等）的评估方法有深入理解，有benchmark构建或评测研究经验优先
- -具备一定开发能力（如评估脚本、自动化流程搭建），具备一定独立研究能力，能将策略方法落地到工程实践
岗位描述
【岗位职责】
-对大模型落地场景感兴趣，与GTM团队沟通、梳理客户场景的评估标准，做到可量化评估
-参与自有benchmark的构建、优化评估方法的区分度、稳定性与公允性，涵盖通用能力、垂直领域和多模态等维度
-对开源benchmark有一定了解，能够独立完成benchmark适配到评估结果分析全流程工作
-与模型训练、产品、算法等多团队密切协作，推动评估体系与模型迭代紧密联动
【任职要求】
-良好的跨部门沟通与协作能力，具备自我驱动意识
-具备计算机/机器学习/NLP/人工智能相关领域硕士及以上学历，或同等的科研/工程经验
-对大模型（LLM/VLM等）的评估方法有深入理解，有benchmark构建或评测研究经验优先
-具备一定开发能力（如评估脚本、自动化流程搭建），具备一定独立研究能力，能将策略方法落地到工程实践
你的简历匹配这个岗位吗？
上传简历，AI 会对照这份 JD 指出你的差距和需要补强的地方
该岗位可能会问的问题
基于 算法 岗位的常见面试问题整理
请解释 Transformer 模型的自注意力机制（Self-Attention）
查看答题思路
1. Self-Attention = 序列中每个 token 与所有 token 计算相关性权重 2. Q=Wq·x, K=Wk·x, V=Wv·x; Attention(Q,K,V)=softmax(QK^T/√d_k)V 3. 除以 √d_k 防止点积过大导致 softmax 梯度消失 4. 多头注意力：多组 QKV 并行，拼接后线性变换，捕获不同子空间特征 5. 对比 RNN：可并行计算，捕获长距离依赖
你做过的最有深度的算法/模型项目是什么
查看答题思路
1. 一句话说清任务：分类/生成/检索/推荐 2. 模型选型：为什么选这个而非那个 3. 数据：数据量、来源、清洗策略 4. 创新点：你做的改进是什么（不是调参） 5. 结果：核心指标提升（准确率/召回/延迟）
过拟合是什么？怎么判断和解决
查看答题思路
1. 过拟合=训练集表现好、验证集表现差，模型记住了噪声 2. 判断：train loss 持续下降而 val loss 上升 3. 解决：更多数据 / 正则化(L1/L2) / Dropout / 早停 / 数据增强 / 降低模型复杂度
解释梯度下降的原理，SGD 和 Adam 的区别
查看答题思路
1. 梯度下降：沿负梯度方向更新参数，使损失降低 2. SGD：每次用随机小批量估算梯度，引入随机性帮助跳出局部最优 3. Adam = Momentum + RMSProp：自适应学习率 + 动量加速 4. Adam 收敛快但可能泛化不如 SGD；CV 常用 SGD，NLP 多用 Adam
给你 10 万条未标注的文本数据，如何找出其中 10 个主题
查看答题思路
1. 预处理：分词、去停用词 2. 向量化：TF-IDF 或 Sentence Embedding 3. 聚类：K-Means（需指定 K=10）或 HDBSCAN（自动确定类数） 4. 或 LDA 主题模型直接输出主题-词分布 5. 评估：看每个簇的高频词判断主题合理性，迭代调整
更多面试题库功能即将上线
信息来源：企业官方招聘页。投递前请以官网信息为准。