LLM求职经验:5️⃣分钟带你了解大模型岗位

发布时间:2025-01-09 11:59:58   

LLM求职经验:5️⃣分钟带你了解大模型岗位

LLM求职经验:5️⃣分钟带你了解大模型岗位

随着秋招结束,部分2025届的同学开始备战春招,2026届的同学也趁寒假准备刷实习了,根据自己百面大模型的经历给出一些主观见解 📌现在市场上有哪些大模型岗位? 按流程划分: ·大模型数据岗 ·大模型基座预训练 ·大模型微调与对齐(通用or垂直) ·大模型评测 ·大模型部署|推理加速 ·LLM Infra(与上面一条有重叠,但更偏系统) 按业务划分: ·基座(数据,预训练,微调对齐,agent等等) ·垂直业务(继续训练,微调对齐,agent,rag),应用到智能对话、搜广推、AIGC等 ·部署侧(分布式训练框架,推理加速,侧端部署等) 按模态划分: ·文本大模型 ·多模态大模型(语音llm,视觉llm等) 📌选择岗位时需要注意什么? ·优先级:从含金量角度,个人认为预训练>微调对齐,通用模型>垂域模型。从公司角度,豆包、通义、混元、文心等这种大厂核心组以及头部初创基本可以闭眼选,中小厂大模型岗位慎重选择 ·难度:基座预训练>基座团队微调对齐>业务团队微调对齐。今年秋招基座基本需要1A,无论文则需要靠实习转正,业务团队需要match的实习经历。偏LLM Infra的岗位一般对技术栈要求较高,需要非常match并比较感兴趣 ·避雷: 1.首先数据岗需要了解清楚是获取清洗数据还是合成数据,两者区别很大 2.尽可能了解清楚组里有多少卡,如果只有8卡这种,就要慎重了,大厂核心部门一般不会缺卡 3.业务团队需要关注项目进展,是否已有落地成果,research和业务比例如何,是否能看的到增长 Tips:建议早期实习尽可能靠近基座预训练,为自己的简历和技术提前打好基础,越临近秋招,这些岗位的bar越高,日常实习门槛一般不会太高 叠个甲,以上均根据个人经历和浅薄认知整理,如果疏漏错误欢迎在评论区留言,看到后会及时修改~ #职场干货 #大模型 #多模态人工智能 #算法 #校招

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